On the power of graph neural networks and the role of the activation function
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Khalife, Sammy, Basu, Amitabh |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
The logic of rational graph neural networks
von: Khalife, Sammy
Veröffentlicht: (2023)
von: Khalife, Sammy
Veröffentlicht: (2023)
Sample Complexity of Algorithm Selection Using Neural Networks and Its Applications to Branch-and-Cut
von: Cheng, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Is uniform expressivity too restrictive? Towards efficient expressivity of graph neural networks
von: Khalife, Sammy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Khalife, Sammy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How hard is learning to cut? Trade-offs and sample complexity
von: Khalife, Sammy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khalife, Sammy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Cut Generating Functions for Integer Programming
von: Cheng, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalization Guarantees for Learning Branch-and-Cut Policies in Integer Programming
von: Cheng, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cheng, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Warm-starting active-set solvers using graph neural networks
von: Schmidtobreick, Ella J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schmidtobreick, Ella J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
PowerGraph: A power grid benchmark dataset for graph neural networks
von: Varbella, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Varbella, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An energy-efficient spiking neural network with continuous learning for self-adaptive brain-machine interface
von: Biyan, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Biyan, Zhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generating adversarial inputs for a graph neural network model of AC power flow
von: Parker, Robert
Veröffentlicht: (2026)
von: Parker, Robert
Veröffentlicht: (2026)
Sample Complexity of Stochastic Optimization with Integer Variables
von: Cheng, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cheng, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Graph neural networks uncover structure and functions underlying the activity of simulated neural assemblies
von: Allier, Cédric, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Allier, Cédric, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Operational risk quantification of power grids using graph neural network surrogates of the DC OPF
von: Zhang, Yadong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Yadong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Understanding the role of depth in the neural tangent kernel for overparameterized neural networks
von: St-Arnaud, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: St-Arnaud, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning production functions for supply chains with graph neural networks
von: Chang, Serina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chang, Serina, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Metalearning traffic assignment for network disruptions with graph convolutional neural networks
von: Agriesti, Serio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Agriesti, Serio, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Incorporating graph neural network into route choice model
von: Ma, Yuxun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Yuxun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Do graph neural network states contain graph properties?
von: Pelletreau-Duris, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pelletreau-Duris, Tom, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Holographic functions and neural networks
von: Szegedy, Balazs
Veröffentlicht: (2026)
von: Szegedy, Balazs
Veröffentlicht: (2026)
Generative neural networks for characteristic functions
von: Brück, Florian
Veröffentlicht: (2024)
von: Brück, Florian
Veröffentlicht: (2024)
Prototype-enhanced prediction in graph neural networks for climate applications
von: Keshtmand, Nawid, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Keshtmand, Nawid, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging graph neural networks for supporting Automatic Triage of Patients
von: Defilippo, Annamaria, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Defilippo, Annamaria, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fast instance-specific algorithm configuration with graph neural network
von: Aihara, Shingo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aihara, Shingo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The impact of allocation strategies in subset learning on the expressive power of neural networks
von: Schlisselberg, Ofir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schlisselberg, Ofir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Applying graph neural network to SupplyGraph for supply chain network
von: Han, Kihwan
Veröffentlicht: (2024)
von: Han, Kihwan
Veröffentlicht: (2024)
A survey of dynamic graph neural networks
von: Zheng, Yanping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Yanping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Research on the application of graph data structure and graph neural network in node classification/clustering tasks
von: Wang, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nonlinear functional regression by functional deep neural network with kernel embedding
von: Shi, Zhongjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Zhongjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Predicting fluid-structure interaction with graph neural networks
von: Gao, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Gao, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2022)
A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Stock Price Prediction Using Insider Trading Data
von: Chakravorty, Amitabh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chakravorty, Amitabh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Nonlinear subspace clustering by functional link neural networks
von: Shi, Long, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Long, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Motif distribution and function of sparse deep neural networks
von: Zahn, Olivia T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zahn, Olivia T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-layer random features and the approximation power of neural networks
von: Takhanov, Rustem
Veröffentlicht: (2024)
von: Takhanov, Rustem
Veröffentlicht: (2024)
Orders-of-coupling representation with a single neural network with optimal neuron activation functions and without nonlinear parameter optimization
von: Manzhos, Sergei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Manzhos, Sergei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Interpreting core forms of urban morphology linked to urban functions with explainable graph neural network
von: Chen, Dongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Dongsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differential equation and probability inspired graph neural networks for latent variable learning
von: Shi, Zhuangwei
Veröffentlicht: (2022)
von: Shi, Zhuangwei
Veröffentlicht: (2022)
Towards Lower Bounds on the Depth of ReLU Neural Networks
von: Hertrich, Christoph, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Hertrich, Christoph, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Learning to accelerate distributed ADMM using graph neural networks
von: Doerks, Henri, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Doerks, Henri, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robustness questions the interpretability of graph neural networks: what to do?
von: Lukyanov, Kirill, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lukyanov, Kirill, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learnable quantum spectral filters for hybrid graph neural networks
von: Daskin, Ammar
Veröffentlicht: (2025)
von: Daskin, Ammar
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
The logic of rational graph neural networks
von: Khalife, Sammy
Veröffentlicht: (2023) -
Sample Complexity of Algorithm Selection Using Neural Networks and Its Applications to Branch-and-Cut
von: Cheng, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Is uniform expressivity too restrictive? Towards efficient expressivity of graph neural networks
von: Khalife, Sammy, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
How hard is learning to cut? Trade-offs and sample complexity
von: Khalife, Sammy, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Learning Cut Generating Functions for Integer Programming
von: Cheng, Hongyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)