論文の概要
本論文は、Graph Neural Network（GNN）の非線形変換器をMultilayer Perceptron（MLP）からKolmogorov-Arnold Networks（KAN）に変更したもので、類似研究（KAGNNs：論文、備忘録）と同じ内容である。本論文で提案しているモデルGraphKANは、類似研究で提案されているKANGCNと同等の構造を持ったモデルである。
本論文と類似研究とで主張している内容に違いはあまりない。強いて違いをあげるなら、グラフノードの複雑な構造を捉えるのにReluの様な活性化関数では不適切と言及した点、また性能評価において表現能力を確認するにあたりKANの特徴表現をT-SNEで確認している点がある。類似研究の方が性能評価はしっかりしていた。
