how powerful are GNNs? 摘要速览

HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?
https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/Conference

我们对GNN的表示性质和局限了解有限，这里，我们提出一个理论框架来分析GNN的表示能力，
我们的研究灵感来自Weisfeiler-Lehman (WL) 图同构测试，
本文的贡献有4点：
1）我们显示GNN最多和WL测试一样能区分图结构，
2）我们建立条件 on the neighbor aggregation and graph readout functions，证实GNN和WL测试一样强大，
3）我们指出 不能被GNN区分的图结构，我们准确描述了这些 不能被区分的 图结构，
4）我们开发了一个简单的神经网络，即Graph Isomorphism Network (GIN)，显示出它的 区分能力 和 表示能力 同WL测试一样强大。