ICMLMar, 2021

Weisfeiler 和 Lehman 走向拓扑学：消息传递简单复合网络

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TL;DR使用简单复合体传递信息的 MPSNs 模型比传统的图神经网络有更广泛的表达能力，可以用于多级交互和区分非同构简单复合体。
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发现论文，激发创造
  • Weisfeiler 和 Lehman 走向细胞：CW 网络

    本篇研究提出了基于 CW 网络的一种消息传递方法，将 Simplicial Complexes 扩展为适应更加灵活的 Cell Complexes，并在分子图问题上证明了该模型优越性。

    Jun, 2021

  • 简单流形消息传递用于化学性质预测

    该论文提出了一种基于 Simplicial Message Passing 框架来处理分子结构的方法，其中包括用于量子化学性质预测的深度学习体系结构，并比传统的 MPNN 表现更好。

    Jun, 2023

  • 可证明强大图网络

    本文探讨了图同构、图神经网络的表达能力及其应用。作者提出了 k - 阶不变 / 本质等变图神经网络，并将此网络应用于图分类的任务中。实验表明，模型在数据集上表现的优异，证明了本文所提出的模型是有实用价值的。

    May, 2019

  • 突破消息传递图神经网络的限制

    本文研究了基于图传递的神经网络（MPNNs），通过在频域设计非线性的自定义滤波器函数并使用任意大的感受野进行掩膜，其理论上比 1-WL 测试显得更加强大，且实际上具有与现有 3-WL 模型同样的性能，同时仍保持局部化。通过本方法可以实现 LOD 更新机制和输出谱复杂性，从而在许多下游任务中达到先进水平。

    Jun, 2021

  • 图神经网络的细粒度表达能力

    该研究探讨了基于图神经网络的表达能力，提出了一种连续化的方法来反映图之间的相似程度并给出了各种拓扑特征的理论框架来描述基于树距离的图表达能力。

    Jun, 2023

  • Topo-MLP：一种无需消息传递机制的单纯网络

    通过提出一种仅基于 MLP 的简化神经网络算法 Topo-MLP，可以学习简单复合物中元素的表示，而不需要明确依赖消息传递方法。该模型的简洁性使其在推理过程中更快速，并且在面对缺失或损坏的连接结构时仍然表现出鲁棒性。

    Dec, 2023

  • 邻居间通信：面向强大和可扩展的图神经网络

    提出了一种基于 1-WL 和邻居之间的边缘考虑的 NC-1-WL 算法，实现了图同构测试，提高了图神经网络的可表达性；进一步提出了 NC-GNN 框架作为 NC-1-WL 的可微分神经版本，能够在各种基准测试中实现出色的性能。

    Jun, 2022

  • 让我们达成一致：比较基于消息传递框架下的图卷积网络

    本文将图上定义的神经网络呈现为信息传递神经网络（MPNN），通过研究不同类别的这些模型的区别能力，探讨它们的识别能力，研究传统的图神经网络和卷积图神经网络对顶点进行特征标注的能力的界限，并使用 Weisfeiler-Lehman 算法对 MPNNs 的区分能力进行了上下界的研究。

    Apr, 2020

  • 边缘上的 Weisfeiler-Leman：当更多的表达能力很重要

    增强 Weisfeiler-Leman 算法和消息传递图神经网络的表达力的关系对于改进概括能力的条件是不明确的。通过引入子图信息和经典边界理论来探索这种表达力增强和概括能力改善的条件，并提出具有可证明概括性质的基于 $1$-WL 的核和消息传递图神经网络架构的变体。

    Feb, 2024

  • 克利福德群等变单纯消息传递网络

    我们介绍了 Clifford Group 等变成分维消息传递网络，这是一种用于 simplicial 复合体上的可操控 E (n)- 等变消息传递的方法。实验结果表明，我们的方法能够在各种几何任务中优于等变和 simplicial 图神经网络。

    Feb, 2024