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MIT 6.7960 圖神經網絡（GNN, Graph Neural Networks）—— 訊息傳遞、置換等變與表達力上限

GNN 本質是「在圖上做局部訊息傳遞的 MLP」：它把 CNN 的固定網格鄰居推廣成任意拓撲的鄰居聚合。它必須滿足置換等變/等變性。理論上，一階 GNN 的表達力不超過 Weisfeiler–Lehman 圖同構測試——有些結構它永遠分不出來，這也是後來 GIN、位置編碼、子圖技巧要補的洞。