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本文研究了如何构建一个生物学上可行的模型，以解释神经系统如何实现预测。我们引入了一种利用能量模型（EBM）和连续吸引子神经网络的层次结构，来有效捕捉观察后的动作预测及学习过程。实验结果显示，该模型在多种场景下均表现出色，能够对训练环境和未见环境进行准确预测，表现与传统机器学习方法相当。

本研究探讨了图神经网络中的信息传递模式，提出了K-hop信息传递理论及KP-GNN框架，实验结果表明其在多个基准数据集上表现优异。此外，研究还提出了Graph Substructure Networks和Union Subgraph Neural Network等新模型，提升了图神经网络的表达能力和性能。

该文介绍了一种使用SupCon训练模型以识别外分布样本的方法，通过增加对比项扩展SupCon损失，将OOD特征与ID特征分开，并将OOD特征远离现有类原型。该方法在常见基准测试中与不同的OOD检测方法进行了比较，并展示了最先进的结果。

该研究从拓扑视角出发，构建了一个更一般的路径模型，并与其他拓扑领域的理论建立联系。该方法在不假设图的子结构的情况下，超越了早期技术，达到了最先进的性能。

本文研究了图神经网络（GNNs）的敌对鲁棒性问题，发现GNNs在表达能力和实际应用中存在差距，对轻微扰动不敏感，无法处理超出分布的图上的子结构。