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English(EN) Why Multi-Layer Message Passing Works: Completeness Theory for Graph Neural Network Interatomic Potentials

图神经网络理论解释多层消息传递的有效性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个理论框架，解释了图神经网络（GNN）中多层消息传递在近似势能面方面的有效性。他们的工作证明了具有三体消息传递的超图神经网络可以作为通用逼近器。该理论表明，在特定条件下，稀疏图上的 L 层消息传递等同于能够访问完整的 L 跳邻域，为 GNN 基础的原子间势中常用的具有较小层内截止的多层消息传递实践提供了严格的理由。因此，DPA3 和 CHGNet 等架构也被证明继承了这种通用逼近能力。 AI

影响 为在材料科学等科学应用中设计更有效的 GNN 提供了理论基础。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Pingbing Ming, Han Wang ·

    多层消息传递为何有效：图神经网络原子间势能的完备性理论

    arXiv:2609.00528v1 Announce Type: new Abstract: We prove that the Hypergraph Neural Network, an invariant architecture with 3-body message passing, is a universal approximator for potential energy surfaces. Our main contribution is a multi-layer completeness theory. We show that …

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