ランダム特徴量を備えたグラフニューラルネットワークの普遍性と近似レート

arXiv stat.ML ・ 2026-07-29

原題: Universality and Approximation Rates of Graph Neural Networks with Random Features

AI による要約

ランダムノード特徴量を導入したメッセージパッシング型グラフニューラルネットワーク（GNN）の表現力と近似能力について理論的に解明した論文。置換同変ニューラルネットワーク（PENN）が任意の可測関数を任意精度で近似可能であることを示し、GNNの理論的基盤を強化した。

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