2024图学习理论综述: 关注表达力、泛化性和优化等方面的理论, 涵盖273篇参考文献

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大家好，今天给大家介绍一篇最新的研究论文，这篇论文全面总结了图学习理论的基础和前沿进展，涵盖了表达能力、泛化性和优化等核心方面的理论分析。这是一篇非常全面的综述性文章,包含了36页,273篇参考文献，系统梳理了图学习领域的理论进展，对于深入理解图神经网络的工作原理和指导未来研究具有重要价值。 1. 基本信息 标题: Foundations and Frontiers of Graph Learning Theory 作者: Yu Huang, Min Zhou, Menglin Yang, Zhen Wang, Muhan Zhang, Jie Wang, Hong Xie, Hao Wang, Defu Lian, Enhong Chen 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2407.03125 2. 研究背景 近年来，图学习在复杂结构数据的理解和分析方面取得了革命性的进展。特别是图神经网络(GNNs)作为一种专门设计用于学习图表示的神经网络架构，已成为一种流行的范式。然而，这些模型通常基于直觉驱动的设计或高度复杂的组件，将它们 ………………………………