On the Utilization of Unique Node Identifiers in Graph Neural Networks
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Bechler-Speicher, Maya, Eliasof, Moshe, Schönlieb, Carola-Bibiane, Gilad-Bachrach, Ran, Globerson, Amir |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Towards Invariance to Node Identifiers in Graph Neural Networks
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Interpretable and Effective Graph Neural Additive Networks
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2024)
TREE-G: Decision Trees Contesting Graph Neural Networks
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2022)
Graph Neural Networks Use Graphs When They Shouldn't
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2023)
Depth-Width tradeoffs in Algorithmic Reasoning of Graph Tasks with Transformers
di: Yehudai, Gilad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yehudai, Gilad, et al.
Pubblicazione: (2025)
GRANOLA: Adaptive Normalization for Graph Neural Networks
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2024)
A General Recipe for Contractive Graph Neural Networks -- Technical Report
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Mixing Additive Networks
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2025)
TANGO: Graph Neural Dynamics via Learned Energy and Tangential Flows
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Message-Passing State-Space Models: Improving Graph Learning with Modern Sequence Modeling
di: Ceni, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ceni, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
On The Temporal Domain of Differential Equation Inspired Graph Neural Networks
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Resilient Graph Neural Networks: A Coupled Dynamical Systems Approach
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2023)
Cayley Graph Propagation
di: Wilson, JJ, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wilson, JJ, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Effectiveness of Random Weights in Graph Neural Networks
di: Bui, Thu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bui, Thu, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Oversquashing in Graph Neural Networks Through the Lens of Dynamical Systems
di: Gravina, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gravina, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quadratic Binary Optimization with Graph Neural Networks
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Lost in Tokenization: Fundamental Trade-offs in Graph Tokenization for Transformers
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2026)
FLASH: Flexible Learning of Adaptive Sampling from History in Temporal Graph Neural Networks
di: Feldman, Or, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Feldman, Or, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning from Historical Activations in Graph Neural Networks
di: Galron, Yaniv, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Galron, Yaniv, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Graph Meta-Network for Learning on Kolmogorov-Arnold Networks
di: Bar-Shalom, Guy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bar-Shalom, Guy, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards Efficient Training of Graph Neural Networks: A Multiscale Approach
di: Gal, Eshed, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gal, Eshed, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Regularization for Graph Inverse Problems
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Improved Sentence Representations using Token Graphs
di: Mantri, Krishna Sri Ipsit, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mantri, Krishna Sri Ipsit, et al.
Pubblicazione: (2026)
Graph Neural Regularizers for PDE Inverse Problems
di: Lauga, William, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lauga, William, et al.
Pubblicazione: (2025)
Global-Local Graph Neural Networks for Node-Classification
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Trajectory Stitching for Solving Inverse Problems with Flow-Based Models
di: Denker, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Denker, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
GRAMA: Adaptive Graph Autoregressive Moving Average Models
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging Input Feature Spaces Towards Graph Foundation Models
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Eliasof, Moshe, et al.
Pubblicazione: (2026)
Billion-Scale Graph Foundation Models
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Spectral Graph Neural Networks are Incomplete on Graphs with a Simple Spectrum
di: Hordan, Snir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hordan, Snir, et al.
Pubblicazione: (2025)
CATO: Charted Attention for Neural PDE Operators
di: Cheng, Chun-Wun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cheng, Chun-Wun, et al.
Pubblicazione: (2026)
DiGRAF: Diffeomorphic Graph-Adaptive Activation Function
di: Mantri, Krishna Sri Ipsit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mantri, Krishna Sri Ipsit, et al.
Pubblicazione: (2024)
SuperMAN: Interpretable and Expressive Networks over Temporally Sparse Heterogeneous Data
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Graph Foundation Models: A Study on the Generalization of Positional and Structural Encodings
di: Franks, Billy Joe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Franks, Billy Joe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Foundation Models on Graphs: An Analysis on Cross-Dataset Transfer of Pretrained GNNs
di: Frasca, Fabrizio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Frasca, Fabrizio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Explaining Graph Neural Networks for Node Similarity on Graphs
di: Daza, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Daza, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pullback Flow Matching on Data Manifolds
di: de Kruiff, Friso, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: de Kruiff, Friso, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Oversquashing in Graph Neural Networks Through the Lens of Dynamical Systems
di: Gravina, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gravina, Alessio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Unlearning: Efficient Node Removal in Graph Neural Networks
di: Guan, Faqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guan, Faqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Parallelizing Node-Level Explainability in Graph Neural Networks
di: Llorente, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Llorente, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Towards Invariance to Node Identifiers in Graph Neural Networks
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2025) -
The Interpretable and Effective Graph Neural Additive Networks
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2024) -
TREE-G: Decision Trees Contesting Graph Neural Networks
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Graph Neural Networks Use Graphs When They Shouldn't
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Depth-Width tradeoffs in Algorithmic Reasoning of Graph Tasks with Transformers
di: Yehudai, Gilad, et al.
Pubblicazione: (2025)