研究人员提出了一种通过引入可寻址和基数保持的全局内存来增强消息传递神经网络的新方法。该方法旨在改进这些网络内的通信路由，而不依赖于自注意力机制。所提出的虚拟内存系统设计有独立的读写状态，利用可寻址的交叉注意力槽来管理信息流。在图样计数和链接集预测等任务上的实验表明，该方法可以以可管理的算术成本有效地实现 1-WL 精炼。 AI
影响 为消息传递神经网络引入了一种新颖的内存架构，有可能提高其处理复杂图数据的效率和能力。
排序理由 详细介绍神经网络新颖技术方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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