图神经网络在许多任务中取得了非凡的成功。 例如：
(1) Node Classification
(2) Link Prediction
(3) Graph Classification
图形神经网络的显示能力如何？ 例如，两个不同的图对于某些神经网络来说能够区分吗？
图神经网络的第k k k层如下。
为了研究图形神经网络的表达能力，需要一种叫做multiset的东西。 这是一组与平时常用的元素不同的元素，multiset可以从重复的元素中出现。
还需要Weisfeiler-Lehman图同构测试算法。 感兴趣的朋友可以去找古董资料哦：)
【文献】borisweisfeilerandaalehman.areductionofagraphtoacanonicalformandanalgebraarisingduringthisreduction.nauchno -技术
any aggregation-basedgnnisatmostaspowerfulasthewltestindistinguishingdifferentgraphs。
anaturalfollow-upquestioniswhetherthereexistgnnsthatare，in principle，as powerful as the WL test？ Our answer，in Theorem 3，is yes : iftheneighboraggregationandgraph-levelreadoutfunctionsareinjective，thentheresultinggnin
同质网络gin(ICLR2019 ) () ) () ) ) ) ) ) ) ) )。
传送门：神经网络GIN原文
3359 cs.Stanford.edu/people/jure/pubs/gin-iclr 19.pdf