【图神经网络论文整理】（十）—— How Powerful are Graph Neural Networks?：GIN

• 作者信息：Keyulu Xu, Weihua Hu, Jure Leskovec, Stefanie Jegelka
• 论文来源：Computer Vision and Pattern Recognition
• 论文地址：​​https://arxiv.org/abs/1810.00826​​

本文介绍的论文是《How Powerful are Graph Neural Networks?》。

作者提出了一个新的图神经网络框架GIN来捕捉图结构信息，经作者测试该GNN是最具表现力的，能够与Weisfeiler - Lehman图同构测试一样强大，在多个图分类基准上达到了最先进的性能。