FSX: Message Flow Sensitivity Enhanced Structural Explainer for Graph Neural Networks
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Feng, Bizu, Yang, Zhimu, Yu, Shaode, Hu, Zixin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Exploring Kolmogorov-Arnold networks for realistic image sharpness assessment
par: Yu, Shaode, et autres
Publié: (2024)
par: Yu, Shaode, et autres
Publié: (2024)
PAGE: Parametric Generative Explainer for Graph Neural Network
par: Qiu, Yang, et autres
Publié: (2024)
par: Qiu, Yang, et autres
Publié: (2024)
Towards Comprehensive and Prerequisite-Free Explainer for Graph Neural Networks
par: Zhang, Han, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Han, et autres
Publié: (2025)
Explaining the Explainers in Graph Neural Networks: a Comparative Study
par: Longa, Antonio, et autres
Publié: (2022)
par: Longa, Antonio, et autres
Publié: (2022)
FlowX: Towards Explainable Graph Neural Networks via Message Flows
par: Gui, Shurui, et autres
Publié: (2022)
par: Gui, Shurui, et autres
Publié: (2022)
AC-PKAN: Attention-Enhanced and Chebyshev Polynomial-Based Physics-Informed Kolmogorov-Arnold Networks
par: Zhang, Hangwei, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Hangwei, et autres
Publié: (2025)
Accurate and Scalable Graph Neural Networks via Message Invariance
par: Shi, Zhihao, et autres
Publié: (2025)
par: Shi, Zhihao, et autres
Publié: (2025)
RegExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks in Regression Tasks
par: Zhang, Jiaxing, et autres
Publié: (2023)
par: Zhang, Jiaxing, et autres
Publié: (2023)
PowerFlowNet: Power Flow Approximation Using Message Passing Graph Neural Networks
par: Lin, Nan, et autres
Publié: (2023)
par: Lin, Nan, et autres
Publié: (2023)
CoDy: Counterfactual Explainers for Dynamic Graphs
par: Qu, Zhan, et autres
Publié: (2024)
par: Qu, Zhan, et autres
Publié: (2024)
Heterophilic Graph Neural Networks Optimization with Causal Message-passing
par: Wang, Botao, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Botao, et autres
Publié: (2024)
SF-GNN: Self Filter for Message Lossless Propagation in Deep Graph Neural Network
par: Zhu, Yushan, et autres
Publié: (2024)
par: Zhu, Yushan, et autres
Publié: (2024)
Enhancing Graph Representations with Neighborhood-Contextualized Message-Passing
par: Lim, Brian Godwin, et autres
Publié: (2025)
par: Lim, Brian Godwin, et autres
Publié: (2025)
ACMP: Allen-Cahn Message Passing with Attractive and Repulsive Forces for Graph Neural Networks
par: Wang, Yuelin, et autres
Publié: (2022)
par: Wang, Yuelin, et autres
Publié: (2022)
GraphRARE: Reinforcement Learning Enhanced Graph Neural Network with Relative Entropy
par: Peng, Tianhao, et autres
Publié: (2023)
par: Peng, Tianhao, et autres
Publié: (2023)
Faithful Interpretation for Graph Neural Networks
par: Hu, Lijie, et autres
Publié: (2024)
par: Hu, Lijie, et autres
Publié: (2024)
KAA: Kolmogorov-Arnold Attention for Enhancing Attentive Graph Neural Networks
par: Fang, Taoran, et autres
Publié: (2025)
par: Fang, Taoran, et autres
Publié: (2025)
BeMap: Balanced Message Passing for Fair Graph Neural Network
par: Lin, Xiao, et autres
Publié: (2023)
par: Lin, Xiao, et autres
Publié: (2023)
Factor Graph-based Interpretable Neural Networks
par: Li, Yicong, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Yicong, et autres
Publié: (2025)
Graph Unitary Message Passing
par: Qiu, Haiquan, et autres
Publié: (2024)
par: Qiu, Haiquan, et autres
Publié: (2024)
Open Your Eyes: Vision Enhances Message Passing Neural Networks in Link Prediction
par: Wei, Yanbin, et autres
Publié: (2025)
par: Wei, Yanbin, et autres
Publié: (2025)
SIG: Efficient Self-Interpretable Graph Neural Network for Continuous-time Dynamic Graphs
par: Fang, Lanting, et autres
Publié: (2024)
par: Fang, Lanting, et autres
Publié: (2024)
Enhancing the Resilience of Graph Neural Networks to Topological Perturbations in Sparse Graphs
par: He, Shuqi, et autres
Publié: (2024)
par: He, Shuqi, et autres
Publié: (2024)
Commute Graph Neural Networks
par: Zhuo, Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Zhuo, Wei, et autres
Publié: (2024)
FUGNN: Harmonizing Fairness and Utility in Graph Neural Networks
par: Luo, Renqiang, et autres
Publié: (2024)
par: Luo, Renqiang, et autres
Publié: (2024)
Enhancing Topological Dependencies in Spatio-Temporal Graphs with Cycle Message Passing Blocks
par: Lee, Minho, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Minho, et autres
Publié: (2024)
Towards Generalization of Graph Neural Networks for AC Optimal Power Flow
par: Arowolo, Olayiwola, et autres
Publié: (2025)
par: Arowolo, Olayiwola, et autres
Publié: (2025)
Fast Explanations via Policy Gradient-Optimized Explainer
par: Pan, Deng, et autres
Publié: (2024)
par: Pan, Deng, et autres
Publié: (2024)
PIORF: Physics-Informed Ollivier-Ricci Flow for Long-Range Interactions in Mesh Graph Neural Networks
par: Yu, Youn-Yeol, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Youn-Yeol, et autres
Publié: (2025)
Spatiotemporal-Augmented Graph Neural Networks for Human Mobility Simulation
par: Wang, Yu, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, Yu, et autres
Publié: (2023)
Sparse Decomposition of Graph Neural Networks
par: Hu, Yaochen, et autres
Publié: (2024)
par: Hu, Yaochen, et autres
Publié: (2024)
GRAIN: Multi-Granular and Implicit Information Aggregation Graph Neural Network for Heterophilous Graphs
par: Zhao, Songwei, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Songwei, et autres
Publié: (2025)
Graph Neural Networks with Feature and Structure Aware Random Walk
par: Zhuo, Wei, et autres
Publié: (2021)
par: Zhuo, Wei, et autres
Publié: (2021)
Graph Neural Modeling of Network Flows
par: Darvariu, Victor-Alexandru, et autres
Publié: (2022)
par: Darvariu, Victor-Alexandru, et autres
Publié: (2022)
One-Step Graph-Structured Neural Flows for Irregular Multivariate Time Series Classification
par: Gao, Mengzhou, et autres
Publié: (2026)
par: Gao, Mengzhou, et autres
Publié: (2026)
LPS-GNN : Deploying Graph Neural Networks on Graphs with 100-Billion Edges
par: Cheng, Xu, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Xu, et autres
Publié: (2025)
GNNavigator: Towards Adaptive Training of Graph Neural Networks via Automatic Guideline Exploration
par: Qiao, Tong, et autres
Publié: (2024)
par: Qiao, Tong, et autres
Publié: (2024)
Universal Prompt Tuning for Graph Neural Networks
par: Fang, Taoran, et autres
Publié: (2022)
par: Fang, Taoran, et autres
Publié: (2022)
Permutation-Invariant Graph Partitioning:How Graph Neural Networks Capture Structural Interactions?
par: Hevapathige, Asela, et autres
Publié: (2023)
par: Hevapathige, Asela, et autres
Publié: (2023)
Enhancing Explainability of Graph Neural Networks Through Conceptual and Structural Analyses and Their Extensions
par: Bui, Tien Cuong
Publié: (2025)
par: Bui, Tien Cuong
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Exploring Kolmogorov-Arnold networks for realistic image sharpness assessment
par: Yu, Shaode, et autres
Publié: (2024) -
PAGE: Parametric Generative Explainer for Graph Neural Network
par: Qiu, Yang, et autres
Publié: (2024) -
Towards Comprehensive and Prerequisite-Free Explainer for Graph Neural Networks
par: Zhang, Han, et autres
Publié: (2025) -
Explaining the Explainers in Graph Neural Networks: a Comparative Study
par: Longa, Antonio, et autres
Publié: (2022) -
FlowX: Towards Explainable Graph Neural Networks via Message Flows
par: Gui, Shurui, et autres
Publié: (2022)