Buchumschlag

A Theoretical Formulation of Many-body Message Passing Neural Networks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Han, Jiatong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Bayesian E(3)-Equivariant Interatomic Potential with Iterative Restratification of Many-body Message Passing
von: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Convexified Message-Passing Graph Neural Networks
von: Cohen, Saar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Message Passing Neural Network Surrogate Model for Bond-Associated Peridynamic Material Correspondence Formulation
von: Hu, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Probabilistically Rewired Message-Passing Neural Networks
von: Qian, Chendi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Improving the Effective Receptive Field of Message-Passing Neural Networks
von: Finder, Shahaf E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Asynchronous Message Passing for Addressing Oversquashing in Graph Neural Networks
von: Bose, Kushal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revisiting the Message Passing in Heterophilous Graph Neural Networks
von: Zheng, Zhuonan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Polynomial Counting Capabilities of Message Passing Neural Networks
von: Sälzer, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Parameter-Free Structural-Diversity Message Passing for Graph Neural Networks
von: Kong, Mingyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FIMP: Foundation Model-Informed Message Passing for Graph Neural Networks
von: Rizvi, Syed Asad, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Approximate Message Passing for Bayesian Neural Networks
von: Sommerfeld, Romeo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SlotGAT: Slot-based Message Passing for Heterogeneous Graph Neural Network
von: Zhou, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Message Passing Neural Networks with Diffusion Distance-guided Stress Majorization
von: Zheng, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Geometry-Aware Message Passing Neural Network for Modeling Aerodynamics over Airfoils
von: Helwig, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Architectures of Topological Deep Learning: A Survey of Message-Passing Topological Neural Networks
von: Papillon, Mathilde, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Neural Message-Passing on Attention Graphs for Hallucination Detection
von: Frasca, Fabrizio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sequential Signal Mixing Aggregation for Message Passing Graph Neural Networks
von: Taraday, Mitchell Keren, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Entropy Aware Message Passing in Graph Neural Networks
von: Nazari, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural-Symbolic Message Passing with Dynamic Pruning
von: Zhang, Chongzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable Message Passing Neural Networks: No Need for Attention in Large Graph Representation Learning
von: Borde, Haitz Sáez de Ocáriz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Convergence of Message Passing Graph Neural Networks with Generic Aggregation On Large Random Graphs
von: Cordonnier, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

E(n) Equivariant Message Passing Cellular Networks
von: Kovač, Veljko, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalization Bounds for Message Passing Networks on Mixture of Graphons
von: Maskey, Sohir, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sampling-based Distributed Training with Message Passing Neural Network
von: Kakka, Priyesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Heterophily-informed Message Passing
von: Wang, Haishan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hypergraph Neural Diffusion: A PDE-Inspired Framework for Hypergraph Message Passing
von: Zhou, Zhiheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automated Heterogeneous Network learning with Non-Recursive Message Passing
von: Li, Zhaoqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BeMap: Balanced Message Passing for Fair Graph Neural Network
von: Lin, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Parallelization of Message Passing Neural Network Potentials for Large-scale Molecular Dynamics
von: Xia, Junfan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Three Revisits to Node-Level Graph Anomaly Detection: Outliers, Message Passing and Hyperbolic Neural Networks
von: Gu, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

All Against Some: Efficient Integration of Large Language Models for Message Passing in Graph Neural Networks
von: Jaiswal, Ajay, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Geometric Multi-color Message Passing Graph Neural Networks for Blood-brain Barrier Permeability Prediction
von: Nguyen, Trung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PEANUT: Perturbations by Eigenvector Alignment for Attacking Graph Neural Networks Under Topology-Driven Message Passing
von: Kohli, Bhavya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Transformers from Diffusion: A Unified Framework for Neural Message Passing
von: Wu, Qitian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Expressive Power of Temporal Message Passing
von: Wałęga, Przemysław Andrzej, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Coarsening with Message-Passing Guarantees
von: Joly, Antonin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Dynamic Message Passing on Graphs
von: Sun, Junshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Message Passing for Experiments with Unknown and General Network Interference
von: Shirani, Sadegh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Beyond Canonicalization: How Tensorial Messages Improve Equivariant Message Passing
von: Lippmann, Peter, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Unitary Message Passing
von: Qiu, Haiquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)