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消息传递图神经网络能否近似稀疏矩阵的三角分解？
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了图神经网络（GNN）在学习稀疏矩阵预条件器时的局限性，指出消息传递的局部特性妨碍了对非局部依赖性的捕捉，并建议探索新的架构方法。
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关键要点
- 本研究分析了图神经网络（GNN）在学习稀疏矩阵预条件器时的局限性。
- 消息传递的局部特性妨碍了对非局部依赖性的捕捉。
- 尽管近期研究在使用GNN预测不完整分解方面取得了一些进展，但仍存在问题。
- 实验表明，当前GNN架构难以逼近优化预条件所需的非局部依赖性。
- 建议探索超越传统消息传递网络的新架构方法。
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