Rethinking the Expressive Power of Graph Neural Networks: A Computational Model Perspective
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对当前图神经网络（GNN）表达能力分析中的三个主要问题进行了探讨，提出了引入资源限制的 CONGEST 模型（RL-CONGEST），以更合理地分析 GNN 的表达能力。通过对计算资源的更清晰定义，该研究揭示了哈希函数的计算复杂性和虚拟节点在网络容量中的作用，为高阶 GNN 与一阶模型检验问题之间的关系提供了新见解。
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。
