【GNN】WL-test：GNN 的性能上界

时间 2021-01-14

标签 GNN 人工智能 Embedding 机器学习神经网络深度学习图神经网络 gcn 栏目系统性能繁體版

原文原文链接

今天学习斯坦福大学同学 2019 年的工作《HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?》，这也是 Jure Leskovec 的另一大作。我们知道 GNN 目前主流的做法都是通过迭代地对邻居进行聚合（aggreating）和转换（transforming）来更新节点的表示向量。而在这篇文章中，本文作者提出了一个可以用于分析 GNN 能力的理论框架，通过对目前比

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