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物理视角看GNN
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多年来,消息传递范式一直是图深度学习的“战马”,使图神经网络在从粒子物理到蛋白质设计的广泛应用中取得了巨大成功。从理论角度来看,它建立了与 Weisfeiler-Lehman 层次结构的联系,从而可以分析 GNN 的表达能力。 我们认为,当前图深度学习方案以“节点和边缘”为中心的思维可能会阻碍该领域未来的进步。作为替代方案,我们提出了受物理启发的“连续”学习模型,该模型从微分几何、代数拓扑和微分方程领域开辟了一系列新工具,而这些领域迄今为止在图 ML 中基本上尚未探索过。
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