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实体 Permutation-Equivariant Neural Networks

Permutation-Equivariant Neural Networks

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  1. TOOL · CL_171787 ·

    具有随机特征的图神经网络展现出通用性

    一篇新的研究论文探讨了消息传递图神经网络（GNNs）在添加随机节点特征后的能力。该研究为置换等变神经网络（PENNs）——一个包含许多流行架构的GNNs类别——建立了一个理论上的通用性结果。研究结果表明，具有部分随机化节点特征的PENNs可以有效地近似固定大小有向图上的广泛函数。此外，该研究还提供了连续可微函数的近似率界限，将网络前馈组件的复杂度与近似的准确性联系起来。