本文介绍了一种新的图神经网络（GNNs）模型，使用玻尔兹曼分布和Langevin动力学全局采样拓扑布局，提升其在物理世界中的适用性。实验证明，分布式边缘布局（DELs）能够显著提升GNN基准算法在多个数据集上的性能。
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