图神经网络的表达能力：综述

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

为了填补这一重要方向的空白，我们首次对不同形式定义下增强表达能力的模型进行了综述，具体而言，我们根据三个类别（即图特性增强、图拓扑增强和图神经网络架构增强）对这些模型进行了回顾。

本文研究了敌对鲁棒性对图神经网络（GNNs）的影响，发现GNNs在理论和实际表达能力上与传统的消息传递神经网络（MPNNs）存在差距。研究还发现GNNs对计算特定子图模式的能力有限，并开发了对抗攻击子图计数方法。结果表明，即使是更强大的GNNs也无法适应图结构的轻微扰动，并且在超出分布的图上也无法计算子结构。

图神经网络 子图模式 对抗攻击 敌对鲁棒性 消息传递神经网络 神经网络
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