Rethinking the Expressive Power of Graph Neural Networks: A Computational Model Perspective
BriefGPT - AI 论文速递 ·
本研究分析了图神经网络（GNN）的表达能力，提出了资源限制的CONGEST模型（RL-CONGEST），更合理地评估GNN的性能。研究揭示了哈希函数的计算复杂性和虚拟节点在网络中的作用，并探讨了高阶GNN与一阶模型之间的关系。
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
