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图神经网络的概率传递：图结构与表示的联合学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究证明了图神经网络（GNNs）利用关系信息提高模型准确性，并提出了一种基于采样的方法来解决这一学习任务。实证结果验证了理论观点和方法的有效性。
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关键要点
- 研究展示了图神经网络（GNNs）利用关系信息提高模型准确性。
- 通过学习图结构的方法解决下游预测任务中的未知相关关系。
- 点预测损失函数的最小化不能保证对潜在关系信息的适当学习。
- 合适的损失函数确保了未知邻接矩阵潜在分布和最佳预测性能。
- 提出了一种基于采样的方法来解决联合学习任务。
- 实证结果验证了理论观点和方法的有效性。
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