Oversmoothing, Oversquashing, Heterophily, Long-Range, and more: Demystifying Common Beliefs in Graph Machine Learning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Arnaiz-Rodriguez, Adrian, Errica, Federico |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
On the Complexity of Optimal Graph Rewiring for Oversmoothing and Oversquashing in Graph Neural Networks
von: Chehreghani, Mostafa Haghir
Veröffentlicht: (2026)
von: Chehreghani, Mostafa Haghir
Veröffentlicht: (2026)
Hierarchical Multi-Scale Graph Neural Networks: Scalable Heterophilous Learning with Oversmoothing and Oversquashing Mitigation
von: Hossen, Md Sazzad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hossen, Md Sazzad, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adaptive Message Passing: A General Framework to Mitigate Oversmoothing, Oversquashing, and Underreaching
von: Errica, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Errica, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Tractable Probabilistic Graph Representation Learning with Graph-Induced Sum-Product Networks
von: Errica, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Errica, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Short-Range Oversquashing
von: Mishayev, Yaaqov, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mishayev, Yaaqov, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Oversmoothing: A Nightmare for Graph Contrastive Learning?
von: Li, Jintang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Jintang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learn to Jump: Adaptive Random Walks for Long-Range Propagation through Graph Hierarchies
von: Mathys, Joël, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mathys, Joël, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deeper with Riemannian Geometry: Overcoming Oversmoothing and Oversquashing for Graph Foundation Models
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Are We Measuring Oversmoothing in Graph Neural Networks Correctly?
von: Zhang, Kaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Kaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Resurrecting Label Propagation for Graphs with Heterophily and Label Noise
von: Cheng, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cheng, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
HeterSEED: Semantics-Structure Decoupling for Heterogeneous Graph Learning under Heterophily
von: Li, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Oversmoothing Alleviation in Graph Neural Networks: A Survey and Unified View
von: Jin, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Heterogeneous Graph Neural Networks: Bridging Heterophily and Heterogeneity
von: Chen, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Modeling Heterophily in Multiplex Graphs: An Adaptive Approach for Node Classification
von: Abdous, Kamel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Abdous, Kamel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Tackling Oversmoothing in GNN via Graph Sparsification: A Truss-based Approach
von: Hossain, Tanvir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hossain, Tanvir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Cross-attentive Cohesive Subgraph Embedding to Mitigate Oversquashing in GNNs
von: Hossain, Tanvir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hossain, Tanvir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Graph Negative Feedback Bias Correction Framework for Adaptive Heterophily Modeling
von: Lv, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lv, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DiRW: Path-Aware Digraph Learning for Heterophily
von: Su, Daohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Su, Daohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Not All Layers Are Created Equal: Adaptive LoRA Ranks for Personalized Image Generation
von: Shenaj, Donald, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shenaj, Donald, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Dynamical Systems-Inspired Pruning Strategy for Addressing Oversmoothing in Graph Neural Networks
von: Chakraborty, Biswadeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chakraborty, Biswadeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Width Neural Networks
von: Errica, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Errica, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Quantifying Long-Range Interactions in Graph Machine Learning: a Large Graph Dataset and a Measurement
von: Liang, Huidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liang, Huidong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Disentangling Homophily and Heterophily in Multimodal Graph Clustering
von: Guo, Zhaochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Zhaochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When Heterophily Meets Heterogeneous Graphs: Latent Graphs Guided Unsupervised Representation Learning
von: Shen, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shen, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Demystifying Data-Driven Probabilistic Medium-Range Weather Forecasting
von: Kossaifi, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kossaifi, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Survey on Learning from Graphs with Heterophily: Recent Advances and Future Directions
von: Gong, Chenghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gong, Chenghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Disparate Benefits of Deep Ensembles
von: Schweighofer, Kajetan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schweighofer, Kajetan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Long-Range Graph Wavelet Networks
von: Guerranti, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guerranti, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revisiting Graph-Based Fraud Detection in Sight of Heterophily and Spectrum
von: Xu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Oversmoothing as Representation Degeneracy in Neural Sheaf Diffusion
von: Dönmez, Arif, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dönmez, Arif, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Graph Hierarchical Recurrence for Long-Range Generalization
von: Carotti, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Carotti, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Heterophily-Agnostic Hypergraph Neural Networks with Riemannian Local Exchanger
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Belief or Circuitry? Causal Evidence for In-Context Graph Learning
von: Kowalyshyn, Katharine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kowalyshyn, Katharine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On Measuring Long-Range Interactions in Graph Neural Networks
von: Bamberger, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bamberger, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Demystifying Oversmoothing in Attention-Based Graph Neural Networks
von: Wu, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Introduction to Graph Neural Networks for Machine Learning Engineers
von: Tanis, James H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tanis, James H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Demystifying Chains, Trees, and Graphs of Thoughts
von: Besta, Maciej, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Besta, Maciej, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Demystifying the Recency Heuristic in Temporal-Difference Learning
von: Daley, Brett, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Daley, Brett, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SpoT-Mamba: Learning Long-Range Dependency on Spatio-Temporal Graphs with Selective State Spaces
von: Choi, Jinhyeok, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choi, Jinhyeok, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Laplacian-LoRA: Delaying Oversmoothing in Deep GCNs via Spectral Low-Rank Adaptation
von: Alisetti, Sai Vamsi
Veröffentlicht: (2026)
von: Alisetti, Sai Vamsi
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
On the Complexity of Optimal Graph Rewiring for Oversmoothing and Oversquashing in Graph Neural Networks
von: Chehreghani, Mostafa Haghir
Veröffentlicht: (2026) -
Hierarchical Multi-Scale Graph Neural Networks: Scalable Heterophilous Learning with Oversmoothing and Oversquashing Mitigation
von: Hossen, Md Sazzad, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Adaptive Message Passing: A General Framework to Mitigate Oversmoothing, Oversquashing, and Underreaching
von: Errica, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Tractable Probabilistic Graph Representation Learning with Graph-Induced Sum-Product Networks
von: Errica, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Short-Range Oversquashing
von: Mishayev, Yaaqov, et al.
Veröffentlicht: (2025)