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实体 Recurrent Graph Neural Networks

Recurrent Graph Neural Networks

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  1. RESEARCH · CL_08308 ·

    循环图神经网络：研究停止与收敛的表达能力

    一篇新论文探讨了不同循环图神经网络（RGNN）模型的表达能力，特别关注收敛型、输出收敛型和停止型RGNN。研究表明，在无向图上，收敛型RGNN与分级双模拟不变停止型RGNN的表达能力相当，而输出收敛型RGNN的表达能力至少与之相当。该研究引入了一种“交通灯”协议，以解决在用收敛型RGNN模拟停止型RGNN时出现的去同步化挑战，从而回答了该领域的一个开放性问题。