On the Expressive Power of Subgraph Graph Neural Networks for Graphs with Bounded Cycles
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Chen, Ziang, Zhang, Qiao, Wang, Runzhong |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Expressive Power of Graph Neural Networks for (Mixed-Integer) Quadratic Programs
von: Chen, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Expressive Power of Graph Neural Networks
von: Nalwade, Ashwin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nalwade, Ashwin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Dynamic Graph Neural Networks with Provably High-Order Expressive Power
von: Wang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Expressive Power of Geometric Graph Neural Networks
von: Joshi, Chaitanya K., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Joshi, Chaitanya K., et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Expressive Power of Graph Neural Networks: A Survey
von: Zhang, Bingxu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Bingxu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Homomorphism Expressivity of Spectral Invariant Graph Neural Networks
von: Gai, Jingchu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gai, Jingchu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Expressive Power of Spectral Invariant Graph Neural Networks
von: Zhang, Bohang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Bohang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generalization, Expressivity, and Universality of Graph Neural Networks on Attributed Graphs
von: Rauchwerger, Levi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rauchwerger, Levi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Bridging Generalization and Expressivity of Graph Neural Networks
von: Li, Shouheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Shouheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Full-Spectrum Graph Neural Networks: Expressive and Scalable
von: Wang, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GISExplainer: On Explainability of Graph Neural Networks via Game-theoretic Interaction Subgraphs
von: Xian, Xingping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xian, Xingping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Expressive Power of Spectral Graph Neural Networks with Eigenvalue Correction
von: Lu, Kangkang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lu, Kangkang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rethinking the Expressive Power of GNNs via Graph Biconnectivity
von: Zhang, Bohang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhang, Bohang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Can Subgraph Explanations Be Weaponized to Steal Graph Neural Networks?
von: Nimase, Ojas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nimase, Ojas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Weisfeiler-Lehman goes Dynamic: An Analysis of the Expressive Power of Graph Neural Networks for Attributed and Dynamic Graphs
von: Beddar-Wiesing, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Beddar-Wiesing, Silvia, et al.
Veröffentlicht: (2022)
On the Relationship Between Robustness and Expressivity of Graph Neural Networks
von: Kummer, Lorenz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kummer, Lorenz, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Invariant-Stratified Propagation for Expressive Graph Neural Networks
von: Hevapathige, Asela, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hevapathige, Asela, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking the Capacity of Graph Neural Networks for Branching Strategy
von: Chen, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bounded Graph Clustering with Graph Neural Networks
von: Neocosmos, Kibidi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Neocosmos, Kibidi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Graph Matching Improves Retrieval Augmented Generation in Molecular Machine Learning
von: Wang, Runzhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Runzhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Graph Navigation for Intelligent Subgraph Matching
von: Ying, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ying, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Random Search Neural Networks for Efficient and Expressive Graph Learning
von: Ito, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ito, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Iterative Graph Neural Network Enhancement via Frequent Subgraph Mining of Explanations
von: Naik, Harish G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Naik, Harish G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reducing Smoothness with Expressive Memory Enhanced Hierarchical Graph Neural Networks
von: Bailie, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bailie, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pre-training Graph Neural Networks on Molecules by Using Subgraph-Conditioned Graph Information Bottleneck
von: Hoang, Van Thuy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hoang, Van Thuy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Boosting Graph Neural Network Expressivity with Learnable Lanczos Constraints
von: Azizi, Niloofar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Azizi, Niloofar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SpanGNN: Towards Memory-Efficient Graph Neural Networks via Spanning Subgraph Training
von: Gu, Xizhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gu, Xizhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Subgraph Aggregation for Out-of-Distribution Generalization on Graphs
von: Liu, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Subgraph Concept Networks: Concept Levels in Graph Classification
von: Magister, Lucie Charlotte, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Magister, Lucie Charlotte, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Probability of Necessity and Sufficiency of Explaining Graph Neural Networks: A Lower Bound Optimization Approach
von: Cai, Ruichu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Cai, Ruichu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Charting the Design Space of Neural Graph Representations for Subgraph Matching
von: Raj, Vaibhav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Raj, Vaibhav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Expressivity of Graph Neural Networks Through the Lens of Adversarial Robustness
von: Campi, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Campi, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Stress Predictions in Polycrystal Plasticity using Graph Neural Networks with Subgraph Training
von: Zhai, Hanfeng
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhai, Hanfeng
Veröffentlicht: (2024)
LiSA: Leveraging Link Recommender to Attack Graph Neural Networks via Subgraph Injection
von: Zhang, Wenlun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Wenlun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Union Subgraph Neural Networks
von: Xu, Jiaxing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xu, Jiaxing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Motif-driven Subgraph Structure Learning for Graph Classification
von: Zhou, Zhiyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Zhiyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Local Fragments, Global Gains: Subgraph Counting using Graph Neural Networks
von: Roy, Shubhajit, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Roy, Shubhajit, et al.
Veröffentlicht: (2023)
SlotGAT: Slot-based Message Passing for Heterogeneous Graph Neural Network
von: Zhou, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Subgraph Isomorphism Counting with Graph Kernels
von: Liu, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Will More Expressive Graph Neural Networks do Better on Generative Tasks?
von: Zou, Xiandong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zou, Xiandong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
Expressive Power of Graph Neural Networks for (Mixed-Integer) Quadratic Programs
von: Chen, Ziang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
On the Expressive Power of Graph Neural Networks
von: Nalwade, Ashwin, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Towards Dynamic Graph Neural Networks with Provably High-Order Expressive Power
von: Wang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
On the Expressive Power of Geometric Graph Neural Networks
von: Joshi, Chaitanya K., et al.
Veröffentlicht: (2023) -
The Expressive Power of Graph Neural Networks: A Survey
von: Zhang, Bingxu, et al.
Veröffentlicht: (2023)