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朝向图形上的动态消息传递
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内容提要
本研究提出了一种新颖的动态消息传递机制，解决了图神经网络中对输入拓扑的过度依赖问题。实验结果表明，模型$ exttt{ extbf{N^2}}$在多个基准测试中表现优异，且参数需求显著降低，适合大规模图分类任务。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的动态消息传递机制。
- 该机制解决了图神经网络中对输入拓扑的过度依赖问题。
- 过度依赖输入拓扑导致图神经网络的有效性下降。
- 利用可学习的伪节点与图节点的可测关系，促进灵活的消息传递路径构建。
- 模型$ exttt{ extbf{N^2}}$在多个基准测试中表现优越。
- 该模型的参数需求显著降低，适合大规模图分类任务。
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