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图神经网络的表达能力：综述
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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
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。
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关键要点
- 研究了敌对鲁棒性对图神经网络（GNNs）的影响。
- 发现GNNs在理论表达能力与实际表达能力之间存在显著差距。
- GNNs对计算特定子图模式的能力有限。
- 开发了有效的对抗攻击子图计数方法。
- 更强大的GNNs无法适应图结构的轻微扰动。
- 在超出分布的图上，GNNs也无法计算子结构。
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