一篇新论文提出了一个统一的图学习理论框架，认为该领域应超越对谱图神经网络（GNN）和消息传递图神经网络（GNN）的限制性观点。作者基于特征基对称性对谱图神经网络进行了精确定义，并将其与用于消息传递神经网络（MPNN）的邻域置换对称性进行了对比。他们认为，尽管在当前定义下，这两种方法在表达能力上基本相当，但谱图视角提供了理解平滑和稳定性的独特工具，是对MPNN提供的离散结构分析的补充。 AI
排序理由 该集群包含一篇提出图学习模型新理论框架和定义的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Antonis Vasileiou
- arXiv
- graph neural networks
- machine learning
- Message Passing Neural Networks
- MPNNs
- signal processing
- spectral GNNs
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