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Jan, 2022
图形神经网络扩展的理论比较
A Theoretical Comparison of Graph Neural Network Extensions
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Pál András Papp, Roger Wattenhofer
TL;DR
本文研究和比较了不同的图神经网络扩展方法，包括基于更高阶Weisfeiler-Leman方法、对图中小子结构进行预处理、对图进行局部预处理和计算嵌入等方法，并通过一系列实例构造比较了这些方法的表达能力。
Abstract
We study and compare different
graph neural network
extensions that increase the
expressive power
of GNNs beyond the
weisfeiler-leman test
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