图神经网络的统计物理学分析
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@爱可可-爱生活
:本文运用统计物理学方法，揭示了深度图卷积网络在特定数据模型下达到贝叶斯最优学习率的关键在于深度和合理的残差连接设计，并创新性地提出了连续图卷积网络作为深度GCN的最优极限，突破了深度GCN易过平滑的认知瓶颈，为设计高性能、可解释的深度图神经网络提供了重要的理论基础和实践指导。
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:本文运用统计物理学方法，揭示了深度图卷积网络在特定数据模型下达到贝叶斯最优学习率的关键在于深度和合理的残差连接设计，并创新性地提出了连续图卷积网络作为深度GCN的最优极限，突破了深度GCN易过平滑的认知瓶颈，为设计高性能、可解释的深度图神经网络提供了重要的理论基础和实践指导。
[LG]《Statistical physics analysis of graph neural networks: Approaching optimality in the contextual stochastic block model》O. Duranthon, L. Zdeborová [EPFL] (2025)
