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news 2026/4/16 20:18:02

南通模板建站多少钱,求个网站急急急,网络推广平台收费不便宜,二级域名对于英文网站推广有什么影响图神经网络的表达能力对其性能和应用范围有着重要的影响#xff0c;是GNN研究的核心问题和发展方向。增强表达能力是扩展GNN应用范围、提高性能的关键所在。目前GNN的表达能力受特征表示和拓扑结构这两个因素的影响#xff0c;其中GNN在学习和保持图拓扑方面的缺陷是限制表…图神经网络的表达能力对其性能和应用范围有着重要的影响是GNN研究的核心问题和发展方向。增强表达能力是扩展GNN应用范围、提高性能的关键所在。目前GNN的表达能力受特征表示和拓扑结构这两个因素的影响其中GNN在学习和保持图拓扑方面的缺陷是限制表达的主要因素。因此现有的对GNN表达能力的研究主要都是从图特征增强、图拓扑增强和GNN架构增强这三个方面进行探索。为了帮助同学们设计更有效的GNN模型快速找到自己的论文idea我这次整理了这3大类包括8个细分小类GNN性能提升方法每个方法涉及到的算法模型、论文原文以及代码都放上了需要的同学看文末图特征增强提取特征之间的依赖关系 1.AM-GCN 论文AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional 自适应多通道图卷积网络模型简介论文提出自适应多通道图卷积网络AM-GCN通过注意力机制自适应学习不同源信息的权重大幅提升图卷积网络整合节点特征和拓扑结构的能力。 2.CL-GNN 论文A Collective Learning Framework to Boost GNN Expressiveness 提升GNN表达能力的集体学习框架模型简介本文提出了集体学习框架CL-GNN通过Monte Carlo采样增强了现有图神经网络的表达能力从而提高了节点分类的准确率。增强使用 1.ACR-GNN 论文The Expressive Power of Graph Neural Networks as a Query Language 图神经网络作为查询语言的表达能力模型简介论文发现基础的AC-GNNs仅能表达FOC2的保护片段而添加读出层的ACR-GNNs则可以表达完整的FOC2。实验验证了理论发现ACR-GNNs可以学习FOC2中的查询而AC-GNNs则难以拟合。图拓扑增强添加额外的拓扑信息 1.Twin-GNN 论文Twin Weisfeiler-Lehman: High Expressive GNNs for Graph Classification 用于图分类的高表达能力图神经网络模型简介论文提出Twin Weisfeiler-Lehman测试和基于其的Twin-GNN通过同时传递节点标签和标识提升了GNN的表达能力在图分类任务上优于基于消息传递的GNN。 2.ID-GNN 论文Identity-aware Graph Neural Networks 身份识别图神经网络模型简介本文提出身份识别图神经网络ID-GNN通过在消息传递中感知节点身份提高了相对1-WL测试的表达能力可以解决现有GNN的局限。 3.CLIP 论文COLORING GRAPH NEURAL NETWORKS FOR NODE DISAMBIGUATION 着色图神经网络用于节点消歧模型简介通过为节点着色来消除属性歧义文中提出的着色图神经网络CLIP在理论和实验上都展示了比传统消息传播图神经网络更强的表达能力。 4.RP-GNN 论文Relational Pooling for Graph Representations 关系池化用于图表示模型简介本文提出的关系池化为图神经网络提供了超越流行方法的最大表达能力使模型获得比最初同构测试更强的区分图结构的能力。 5.RNI-GNN 论文The Surprising Power of Graph Neural Networks with Random Node Initialization 随机节点初始化图神经网络的惊人能力模型简介本文研究了随机节点初始化对提高图神经网络表达能力的作用理论上证明了即使部分随机初始化这种图神经网络也是通用的第一个不依赖计算密集高阶属性的通用图神经网络结果。编码微拓扑 1.DE-GNN 论文Distance Encoding: Design Provably More Powerful Neural Networks for Graph Representation Learning 为图表示学习设计证明更强大的神经网络模型简介本文提出距离编码机制可以充分捕获节点集与整图节点之间的距离信息理论上证明其表达能力优于1-WL测试为图神经网络表示任意节点集提供了更强的区分能力。 2.PGNN 论文Position-aware Graph Neural Networks 位置感知图神经网络模型简介本文提出位置感知图神经网络通过采样节点作为锚点并聚合目标节点与锚点集的距离表示来学习反映节点在图中的相对位置的嵌入增强模型对图结构的建模能力在链接预测等任务上优于现有图神经网络。 3.PEG 论文EQUIVARIANT AND STABLE POSITIONAL ENCODING FOR MORE POWERFUL GRAPH NEURAL NETWORKS 等变与稳定的位置编码为更强大的图神经网络模型简介本文提出了一类称为PEG的图神经网络层通过分离更新节点原始特征和基于拉普拉斯特征映射等方法获得的节点位置特征既保证了表示对图同构变换等变又使模型对小扰动稳定增强了模型的泛化能力。 4.SMP 论文Building powerful and equivariant graph neural networks with structural message-passing 利用结构化消息传递构建强大的且等变的图神经网络模型简介本文提出了一种基于结构化消息传递的强大且等变的图神经网络框架该框架可以更准确预测图的拓扑属性并在ZINC数据集上的分子图回归任务上取得最优效果。 5.GD-WL 论文RETHINKING THE EXPRESSIVE POWER OF GNNS VIA GRAPH BICONNECTIVITY 通过图双连通性重新思考图神经网络的表达能力模型简介本文从图的双连通性出发提出了一类新的表达能力指标发现当前图神经网络大多无法区分双连通性仅ESAN框架例外。然后提出GD-WL方法理论证明其可以区分所有双连通指标并给出了Transformer实现。编码全局拓扑 1.Eigen-GNN 论文Eigen-GNN: A Graph Structure Preserving Plug-in for GNNs Eigen-GNN: 一种图结构保留的GNN插件模型简介本文提出了Eigen-GNN一种可插入现有GNN的模块通过利用图的拉普拉斯特征值和特征向量来编码结构信息增强GNN保留图结构的能力。编码局部拓扑 1.GSN 论文Improving Graph Neural Network Expressivity via Subgraph Isomorphism Counting 通过子图同构计数提高图神经网络的表达能力模型简介本文提出了基于子图同构计数的图神经网络表示方法GSN增强了GNN对图结构的建模能力。GSN保留了GNN的局部性和线性复杂度但可以区分困难的图同构实例。在多个实验中GSN取得了优于当前SOTA的效果。 2.GraphSNN 论文A NEW PERSPECTIVE ON HOW GRAPH NEURAL NET-WORKS GO BEYOND WEISFEILER-LEHMAN? 从新视角看“图神经网络如何突破Weisfeiler-Lehman限制” 模型简介本文提出了一种新视角来设计表达能力强的图神经网络通过开发基于局部同构的层次结构理论上证明了基于消息传递的图神经网络如何设计才能超过Weisfeiler Lehman测试并根据这一理论提出了一个新的图神经网络模型GraphSNN。 3.GNN-AK 论文FROM STARS TO SUBGRAPHS: UPLIFTING ANY GNN WITH LOCAL STRUCTURE AWARENESS 通过局部结构意识提升任意GNN 模型简介本文提出框架GNN-AK将消息传递图神经网络中的星形聚合扩展为子图编码使其考虑局部结构信息理论上证明提升了表达能力实验大幅提高了性能提供了在表达能力与可拓展性间权衡的通用升级方法。 4.NGNN 论文Nested Graph Neural Networks 嵌套图神经网络模型简介嵌套图神经网络通过学习节点局部子图表示而非子树表示理论上证明了比1-WL测试更强的表达能力仅增加常数复杂度开销实验表明可泛化提升各基础图神经网络的性能。 5.MPSN 论文Weisfeiler and Lehman Go Topological: Message Passing Simplicial Networks Weisfeiler-Lehman 方法引入拓扑结构模型简介本文将拓扑结构与图神经网络结合在简单复形上定义消息传递以捕获全局结构理论上证明其表达能力强于标准图神经网络实验也表明其优于当前最先进的模型。 6.ESAN 论文EQUIVARIANT SUBGRAPH AGGREGATION NETWORKS 等变子图聚合网络模型简介本文提出了一种新的图神经网络框架ESAN通过提取图的可区分子图集合并用等变网络进行编码来提升表现力。 7.LRP-GNN 论文Can Graph Neural Networks Count Substructures? 图神经网络能统计子结构吗? 模型简介本文通过子图计数的视角深入研究图神经网络的表达能力对流行模型给出理论正面和负面结果并提出了基于子结构计数的新模型。 8.k-GNN 论文Weisfeiler and Leman Go Neural: Higher-order Graph Neural Networks Weisfeiler-Leman 方法的神经网络延伸高阶图神经网络模型简介本文从理论角度研究图神经网络发现其表达能力等价于1-WL测试因此存在相同的局限性。为此提出了k-GNN模型可以编码多尺度的高阶图结构信息。 9.K-hop GNN 论文k-hop graph neural networks 多跳图神经网络模型简介标准GNN表达能力等价于WL测试不能识别基本图属性如连通性和无三角形。本文提出的k-hop GNN通过聚合k跳范围内邻居信息来更新节点表示可以识别这些基本图属性。 10.KP-GNN 论文How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks K跳消息传递图神经网络的表达能力模型简介本文首次理论分析了 K-hop 消息传递的表达能力指出它优于 1-WL 测试但仍有局限并提出结合周边子图信息的 KP-GNN 框架来进一步增强表达能力。 GNN架构增强提高聚集功能 1.GINN 论文HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? 图神经网络的表达能力有多强? 模型简介本文提供GNN表达能力分析的理论框架指出流行GNN无法区分某些简单图并提出一个与WL测试一样强大且最具表达能力的GNN架构实证其SOTA的性能。 2.modular-GCN 论文Understanding the Representation Power of Graph Neural Networks in Learning Graph Topology 理解图神经网络在学习图拓扑结构中的表达能力模型简介从图矩的角度分析发现GCN学习图拓扑的能力有限理论分析后提出模块化设计和残差连接可以改进GCN使其可以区分小图深度比宽度更重要组合不同传播规则的模块对提升表达能力关键。 3.diagonal-GNN 论文Graph Neural Networks Are More Powerful Than we Think 图神经网络的表达能力比我们想象的更强大模型简介本文从线性代数的角度分析了GNN的表达能力证明了GNN可以区分特征值不同的图设计了优于WL测试的GNN架构实验验证了理论结论和架构的有效性。 4.GNN-LF/HF 论文Interpreting and Unifying Graph Neural Networks with An Optimization Framework 使用优化框架解释并统一图神经网络模型简介本文建立不同GNN传播机制与统一优化问题的联系在该框架下发现现有GNN使用朴素图核并提出考虑可调节图核的目标函数证明提出模型收敛性及表达能力实验表明还可以减轻过度平滑。 5.Geom-GCN 论文GEOM-GCN: GEOMETRIC GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 几何图卷积网络模型简介本文从网络几何角度提出新的图卷积网络聚合方案通过结构化邻域和双级聚合克服了MPNN聚合器的两个限制在多个图数据集上取得最先进性能。 6.PG-GNN 论文Going Deeper into Permutation-Sensitive Graph Neural Networks 深入研究排列敏感的图神经网络模型简介本文通过排列群提出排列敏感的图神经网络聚合机制证明严格优于2-WL测试且不弱于3-WL测试在多个数据集上验证了优越性。采用等变结构 1.k-IGN 论文INVARIANT AND EQUIVARIANT GRAPH NETWORKS 不变和笛卡尔图网络模型简介本文给出了(超)图数据所有排列不变和笛卡尔线性层的特征化展示了它们的维度分别是贝尔数并证明了应用于不同大小图上的有效性。 2.PPGN 论文Provably Powerful Graph Networks 可证明强大的图网络模型简介本文证明了简单交替使用多层感知机和矩阵乘法的图网络模型达到3-WL表达能力在多个任务上验证了其最优性。 3.k-FGNN 论文The expressive power of kth-order invariant graph networks k阶不变图网络的表达能力模型简介本文证明了k阶不变图网络的表达能力被k维Weisfeiler-Leman图同构测试所限制即两者在区分图上的能力相等。 4.Ring-GNN 论文On the Equivalence between Graph Isomorphism Testing and Function Approximation with GNNs 关于图同构测试和GNN函数逼近等价性的研究模型简介本文证明了图神经网络逼近排列不变函数和作为图同构测试的能力等价并基于σ代数提出了统一框架来比较不同GNN的表达能力。 5.SUN 论文Understanding and Extending Subgraph GNNs by Rethinking Their Symmetries 通过重新思考对称性来理解和扩展子图图神经网络模型简介本文通过重新思考子图神经网络的对称性来理解其表达能力上界并提出更一般的消息传递层设计了一个新的子图神经网络模型SUN来统一并改进之前的结构。 6.GNNML 论文Breaking the Limits of Message Passing Graph Neural Networks 突破消息传递图神经网络的限制模型简介本文通过设计频谱域滤波器和非局部更新提出了一个复杂度线性但表达能力超过1-WL的消息传递图神经网络框架。 7.k-MPNN 论文EXPRESSIVENESS AND APPROXIMATION PROPERTIES OF GRAPH NEURAL NETWORKS 图神经网络的表达能力和逼近性质模型简介本文提出使用过程张量语言描述GNN计算通过分析张量表达式中的索引和嵌套求和深度可以自然地给出GNN表达能力关于WL测试的上下界。关注下方《学姐带你玩AI》回复“GNN优化”获取全部算法模型论文源码码字不易欢迎大家点赞评论收藏

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