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概率重连的消息传递神经网络
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种概率重连的消息传递图神经网络（PR-MPNNs），能够有效地缓解过度压缩和预测能力不足等问题，并在预测性能上与传统的 MPNN 模型和最近的图变压器架构相比表现出有竞争力或更好的性能。
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关键要点
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该文介绍了一种概率重连的消息传递图神经网络（PR-MPNNs）。
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PR-MPNNs 能够有效缓解过度压缩和预测能力不足等问题。
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该网络学习在省略不太有益的边的同时添加相关边。
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首次进行理论分析，探索 PR-MPNNs 如何增强表达能力。
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确定了 PR-MPNNs 优于纯随机方法的精确条件。
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实验结果表明，PR-MPNNs 在预测性能上与传统的 MPNN 模型和图变压器架构相比表现出竞争力或更好的性能。
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