arXiv cs.LG· Robert R. Nerem, Mitchell Black, Antonis Vasileiou, Christopher Morris, Yusu Wang·· 22 天前AI 评分27
跨图规模下随机特征 MPNN 的表达能力研究
The Expressive Power of Random-Feature MPNNs Across Graph Sizes
AI 导读
研究者提出了一个用于图规模一致近似的总体级理论框架，分析了连续随机节点特征对消息传递神经网络（MPNN）表达能力的限制。研究表明，在初始特征具有与图规模无关的 Lipschitz 界的 MPNN 中，连续随机特征可以量化为有限种颜色且期望输出误差任意小，从而证明这类 MPNN 并不具备图规模一致的通用近似能力。
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