本文介绍了隐式图神经网络（IGNN）框架，利用Perron-Frobenius理论和隐式微分进行训练，能够有效捕捉长程依赖，优于现有的图神经网络（GNN）模型。此外，提出了动态神经图网络（DGNN）和IDGL框架，解决了动态图学习中的信息丢失和内存问题，实验结果表明其在节点分类任务中表现优异。