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图变换器梦见电流
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
图神经网络与$k$维Weisfeiler--Leman层次结构结合，理论上具备良好表达能力，但实际应用效果有限。研究通过将图变换器与$k$-WL结合，提升了表达能力，并在PCQM4Mv2数据集上取得了竞争性预测表现。
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关键要点
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图神经网络与$k$维Weisfeiler--Leman层次结构理论上具备良好表达能力。
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实际应用中，这些架构往往无法提供最先进的预测性能。
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研究将图变换器与$k$-WL结合，展示了有希望的实证结果。
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高阶$k$的变换器面临自注意力运行时间和内存复杂度的挑战。
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提出了将变换器与$k$-WL结合的研究，提升了表达能力。
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发展了理论框架研究位置编码，如拉普拉斯位置编码和SPE。
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在PCQM4Mv2数据集上评估变换器，取得了竞争性预测表现。
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在小尺度分子数据集上微调时展示了强大的下游性能。
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