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Martín Carrasco Marqués
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新的图同态失真度量增强图神经网络
研究人员引入了一种名为图同态失真（Graph Homomorphism Distortion）的新度量，以更好地理解图学习中结构与特征之间的关系。该度量旨在量化在一个图映射到另一个图时节点特征受到的影响，解决了现有方法主要关注结构的问题。所提出的度量旨在高效近似，并提供一种区分图的精细方法，最终通过将基于同态的描述符扩展到有属性图来增强图神经网络的预测能力。
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新研究统一了图神经网络的表达能力与几何学，并探索了随机特征
两篇新的arXiv论文探讨了图神经网络（GNNs）的理论基础。第一篇论文引入了一个使用经验Rademacher复杂度来统一GNN表达能力和几何学的框架，提供了考虑数据分布和输入空间几何学的更紧密的泛化界限。第二篇论文研究了具有随机节点特征的GNNs，为置换等变神经网络建立了普遍性结果，并推导了可微函数的逼近率。