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探讨图表示中的一致性：从图核到图神经网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了不同类型图的图神经网络（GNNs）表达能力，提出了1-WL测试，并证明GNNs与1-WL测试在区分动态图和属性图方面具有相同的能力，并能模拟1-WL测试。
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关键要点
- 本文探讨了图神经网络（GNNs）的表达能力。
- 分析了静态无向同质图、动态图和属性图等不同类型的图。
- 提出了1-WL测试作为理论分析工具。
- 证明了GNNs与1-WL测试在区分动态图和属性图方面具有相同的能力。
- GNNs能够模拟1-WL测试，适用于大多数实际应用中的静态无向同质图（SAUHGs）。
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