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【GNN】WL-test:GNN 的性能上界
時間 2021-01-14
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今天學習斯坦福大學同學 2019 年的工作《HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?》,這也是 Jure Leskovec 的另一大作。 我們知道 GNN 目前主流的做法都是通過迭代地對鄰居進行聚合(aggreating)和轉換(transforming)來更新節點的表示向量。而在這篇文章中,本文作者提出了一個可以用於分析 GNN 能力的理論框架,通過對目前比
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