一篇新的研究论文通过分析一种名为 MPLang 的声明式语言，探讨了图神经网络 (GNN) 的计算表现力。该研究区分了带激活函数和不带激活函数的 GNN，证明有界激活产生的表现力相同。值得注意的是，该研究证明，当存在线性层时，使用 ReLU 激活函数的 GNN 在数值查询方面比仅限于最终恒定激活的 GNN 具有更强的能力。 AI
影响 这项研究阐明了 GNN 的理论表现力，可能指导未来的模型设计和评估。
排序理由 学术论文发表在 arXiv 上，详细介绍了 GNN 计算的理论方面。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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