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Message-Passing GNNs
Message-Passing GNNs
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消息传递GNN在处理三角分解方面面临理论限制
近期发表在Transactions on Machine Learning Research上的一篇论文强调了消息传递图神经网络（GNN）的一个理论局限性。研究表明，这些GNN架构在根本上无法处理三角分解，这是某些数学问题中的关键操作。这一发现表明，当前消息传递GNN在近似特定复杂函数方面的能力可能存在上限。
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GNNs 难以近似稀疏矩阵分解
一项新的研究论文表明，标准的传消息图神经网络（GNNs）在根本上无法近似稀疏三角分解。研究表明，即使是像图注意力网络（Graph Attention Networks）和图变换器（Graph Transformers）这样的先进架构，在这些任务上也表现不佳，在关键情况下得分相似度较低。研究结果表明，GNNs 需要超越当前传消息范式的全新架构设计，才能有效解决诸如矩阵分解等科学计算问题。