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Relational GNNs
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新研究统一了关系和时序 GNN 的表达能力
研究人员在强表达性彩票假说（SELTH）的框架内，探索了稀疏图神经网络（GNN）的表达能力。该研究将这一假说推广到多关系和时序图领域，并引入了关系 Weisfeiler-Leman（RWL）算法的概念。研究结果表明，参数充分的关系 GNN 可以包含保持 1-RWL 表达能力的稀疏子网络，并通过随机剪枝实现这一目标的概率得出了一个推导出的下界。该研究还证明，常见的时间 GNN 和跨图消息传递方案可以重新表述为 RGNN，继承这些表达能力…
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新的规划方法达到最先进性能
研究人员开发了一种新的通用规划方法，显著提高了经典规划领域学习策略的效率和性能。该方法通过引入搜索树的整体编码来增强迭代宽度（IW）策略，使关系图神经网络（R-GNNs）能够一次性评估所有转换。此外，还提出了抽象IW(1)以通过新颖性检查中的关系抽象来提高可扩展性。在IPC 2023基准测试上的评估表明，该方法达到了最先进的性能，优于以前的方法和LAMA规划器。