weisfeiler-lehman algorithm | BriefGPT

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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
PDF2 years ago
关于 Weisfeiler-Lehman 测试及其变体的简短教程
本短文介绍了几个 Weisfeiler-Lehman 算法的变体，这些算法用于衡量图神经网络的表达能力，并解释了 WL 和 folklore-WL 公式之间的区别。
PDF2 years ago
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 M
PDF4 years ago
ICLRedGNN: 适用于有向标记图的简单而强大的 GNN
本研究论文探讨了图神经网络在有向标记图上的应用，尤其关注其在节点和边缘标记方面的效果，并证明了所提出的 edGNN 模型与 Weisfeiler-Lehman 算法在同等适用性上具有相同的作用。
PDF5 years ago
Sherali-Adams 对图同构多面体的松弛
研究了基于 Sherali-Adams lift & project 层次的图同构多面体，其整数点编码了两个图之间的同构。在此基础上，我们提出了广义顶点分类算法，并将 Sherali-Adams 松弛特征化为图同构的顶点分类算法。同时发现，
PDF13 years ago