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GNN文章速读，ICML2019.

ICLR 2022 GNN 图神经网络 论文 泛读 （11-12）

目前找了录用的一些有关于Graph或者GNN 图神经网络 的文章，先过一遍各个文章的摘要，然后再花时间对觉得比较重要或者有趣的文章进行详细阅读。Paper 1-2Paper 3-4Paper 5-6Paper 7-8Paper 9:摘要简介当下缺乏分析任意GNN的理论工具。我们提出了一个和WL一样可以区分graphs的方法来分析GNN。该方法基于一种procedural tensor language，相当

ICLR2022 GNN 图神经网络 论文阅读 (二) 泛读 (7-8)

ICLR2022 GNN论文阅读 (二) 泛读 (5-6)

ICLR2022 GNN论文阅读笔记，泛读（3-4）

ICLR2022 GNN相关论文泛读

标题A NEW PERSPECTIVE ON “HOW GRAPH NEURAL NET- WORKS GO BEYOND WEISFEILER-LEHMAN?”（括号内的内容是个人见解，难免偏颇，望请指正）主题理论上刻画了Message-Passing GNN 比WL-test 的表达能力更强。（当然，这是基于判断不同graph结构的测试上的结论，GNN还有另外一个表达能力就是学习节点等特征的能力。）基于以上理论，提出了GraphSNN，在多个区分图结构的数据集上取得了SOTA。理论框架

一图看懂TP,TN,FP,FN,F1,TPR,FPR

Neural Tangent Kenerl 理解（一）原论文解读