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子图形转化器：通过图产品统一子图图神经网络与图变形器
本文提出了一个结合 Subgraph GNNs 和 Graph Transformers 的架构，名为 Subgraphormer，通过将 Subgraph GNNs 的增强表达能力、消息传递机制和聚合方案与 Graph Transform
PDF5 months ago
PyTorch Geometric 高阶图神经网络统一库
PyTorch Geometric High Order (PyGHO) 是一个用于高阶图神经网络（HOGNNs）的库，扩展了 PyTorch Geometric（PyG）。该库通过简化的节点元组数据结构、全面的数据处理工具和高阶 GNN
PDF7 months ago
通过学习有效的选择策略实现高效的子图图神经网络
我们提出了一种名为 Policy-Learn 的新方法，该方法通过学习如何选择子图解决了学习从大量可能的子图中选择一个小子图集的问题，并在实验结果中表现优于现有的基线模型。
PDF8 months ago
MAG-GNN：增强学习增强的图神经网络
该研究分析了完全子图枚举的必要性，证明了通过考虑子图的一个小子集可以获得可比较的表达能力，进而提出了 MAG-GNN，一种强化学习增强的 GNN，用于解决最优子集的组合优化问题。该方法通过将指数复杂度的子图枚举降低为常数复杂度的子图搜索算法
PDF8 months ago
限制距离的民间传说 Weisfeiler-Leman GNNs 具备可证明的循环计数能力
我们提出了一种新的 GNN 模型，$d$-DRFWL (2) GNNs，通过在原始图中对限制距离的节点对进行信息传递，避免了子图 GNN 模型中昂贵的子图提取操作，从而降低了时间和空间复杂度。实验证实了我们的理论，我们的模型在计算 3、4、
PDF10 months ago