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图神经网络 (GNN) 是一种连接模型，它通过图的节点之间的消息传递来捕捉图的依赖关系。与标准神经网络不同的是，图神经网络保留了一种状态，可以表示来自其邻域的具有任意深度的信息。近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统、问答系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。
Federated Graph AGI for Cross-Border Insider Threat Intelligence in Government Financial Schemes
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Predicting The Cop Number Using Machine Learning
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Graph neural network for colliding particles with an application to sea ice floe modeling
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Position: Message-passing and spectral GNNs are two sides of the same coin
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Quantifying Explanation Quality in Graph Neural Networks using Out-of-Distribution Generalization
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Pro-ZD: A Transferable Graph Neural Network Approach for Proactive Zero-Day Threats Mitigation
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From GNNs to Symbolic Surrogates via Kolmogorov-Arnold Networks for Delay Prediction
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Enhancing Genetic Algorithms with Graph Neural Networks: A Timetabling Case Study
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VDW-GNNs: Vector diffusion wavelets for geometric graph neural networks
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MOTGNN: Interpretable Graph Neural Networks for Multi-Omics Disease Classification
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LogicXGNN: Grounded Logical Rules for Explaining Graph Neural Networks
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Which Algorithms Can Graph Neural Networks Learn?
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Graph Neural Networks for Interferometer Simulations
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Breaking Symmetry Bottlenecks in GNN Readouts
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Eidolon: A Practical Post-Quantum Signature Scheme Based on k-Colorability in the Age of Graph Neural Networks
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参考链接
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