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English(EN) Graph Learning Should Move Beyond Restrictive Views of Spectral and Message-Passing GNNs

图学习统一：新框架超越了对图神经网络的限制性观点

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

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]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Antonis Vasileiou, Juan Cervino, Pascal Frossard, Charilaos I. Kanatsoulis, Christopher Morris, Michael T. Schaub, Pierre Vandergheynst, Zhiyang Wang, Guy Wolf, Ron Levie ·

    Graph Learning Should Move Beyond Restrictive Views of Spectral and Message-Passing GNNs

    arXiv:2602.10031v2 Announce Type: replace Abstract: Graph neural networks (GNNs) are commonly divided into message-passing neural networks (MPNNs) and spectral GNNs, reflecting two largely separate research traditions in machine learning and signal processing. While MPNNs have a …

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