Jun, 2022

邻居间通信：面向强大和可扩展的图神经网络

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 通过重新思考 Weisfeiler-Lehman 传说走向在 $O (n^2)$ 空间内任意表达的 GNNs

    本文提出了一种新的图神经网络的框架 $k$-FWL+，并探究其表达能力及其设计空间的灵活性，使用此框架设计的 N2-GNN 在 ZINC-Subset 和 ZINC-Full 两个数据集上显示了比之前最先进的结果更好的性能。

    Jun, 2023

  • 图神经网络的能力超出我们的想象

    本研究提出一种使用特殊算法和线性代数工具来分析图神经网络 (GNNs) 的表征能力的方法，证明 NNG 可以优于 Weisfeiler-Lehman 算法，同时在图同构和图分类等数据集上进行充分实验证明了这种新型的 GNN 架构更具表达力的特点。

    May, 2022

  • 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

  • 身份感知图神经网络

    本文提出了一种名为 Identity-aware Graph Neural Networks (ID-GNNs) 的消息传递图神经网络，通过节点中心的次元网络和异构消息传递来考虑节点的身份，在图形预测任务中比传统的 GNNs 提供更高的准确性。

    Jan, 2021

  • 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

  • Weisfeiler--Lehman goes Dynamic: 分析图神经网络在属性和动态图上的表现能力

    本文对静态无向同质图和动态图、属性图等不同类型的图中图神经网络（GNNs）的表达能力进行了理论分析，提出了适当的 1-WL 测试，并证明了 GNNs 与 1-WL 测试在区分动态图和属性图上具有相同的能力，且 GNNs 可以模拟 1-WL 测试，包括大多数实际应用中使用的静态无向同质图（SAUHGs）等。

    Oct, 2022

  • 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

  • Weisfeiler 和 Leman 进化为神经网络：高阶图神经网络

    本文研究了图神经网络以及其理论背景并将其与 $1$-WL 算法相对比，提出了 $k$-dimensional GNNs 这一扩展方法，证明了它在处理社交网络和分子图像等高阶结构方面的有效性。

    Oct, 2018

  • 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

  • 通过图二连通性重新思考 GNN 的表达能力

    本文提出了一种基于图双连通性的表达能力度量方法，发现大多数常见 GNN 架构在此度量下缺乏表达能力，但 ESAN 框架具有可证明的表达能力。作者进一步引入 GD-WL 模型，该模型可通过 Transformer 与 Weisfeiler-Lehman 算法相结合来计算表达能力，并通过实验表明其在绝大多数数据集上效果显著优于现有 GNN 架构。

    Jan, 2023