2022年5月17日 · **Message Passing Neural Network (MPNN)**：这是一种通用的图神经网络框架，包含了消息生成、消息传递和节点更新三个基本步骤。 在 代码 中，你可以看到如何自定义消息函数和聚合函数，以适应不同的任务需求。

MPNN框架描述了静态图中消息传播与聚合的过程， 可以视作静态图表示学习的一般框架。 本文分别描述了在无向图和有向图上引用MPNN的过程，无向图的表示学习过程中，MPNN框架主要囊括了了两个前向传播的阶段——消息传递阶段（Message Passing Phase）、读出阶段（Readout Phase）。 这一阶段的主要目标是根据节点的自身特征（Node Feature）生成信息（Message），将信息按照网络的拓扑结构进行传递（Message Passing）。 我们将节点 v …

消息传播神经网络（Message Passing Neural Network， MPNN）是图神经网络工作机制的通用框架，所谓通用框架，是对多种变体GNN网络结构的一般化总结，也是GNN编程的 通用范式，研究它能够帮助我们更加清晰地横向对…

2025年2月13日 · 消息传递网络(MPNN)是由Google科学家提出的一种模型。严格意义上讲，MPNN不是一种具体的模型，而是一种空域卷积的形式化框架。消息传递与状态更新操作，分别由Ml⋅Ml ⋅和Ul⋅Ul。

2021年6月17日 · 消息传递图神经网络（Message Passing Neural Networks，MPNN）实质上应该说是一种从具体的图神经网络模型中抽象出来的图神经网络框架（范式），其前向传播包括消息传递（message passing）和读出（readout）两个阶段。

2021年7月28日 · 实验结果显示，mpnn在分子图处理上表现优异。模型能够准确捕获分子中原子间的复杂关系，实现高精度分类和性质预测。通过消息传递和节点更新机制，mpnn学习到了包含丰富上下文信息的特征表示。调整模型参数和架构能进一步提升性能，但需注意避免过拟合。

2023年1月17日 · MPNN是Gilmer等人为实现分子性质预测提出的一个通用计算框架。 该模型主要包含两个阶段：消息传递阶段和读取阶段. 上式用于聚合邻居，其中. 该式是用于更新节点状态的，同理. 对于下标v表示当前节点，上标t代表第t个时间步，或者可以理解为第t层特征经过了几个网络层， 代表节点v的所有邻居。 对于R一般常见有均值聚合器、最大聚合器、LSTM聚合器，类似于图像处理中的最大池化层，对于均值聚合器，我们可以将整张图所有节点的特征向量进行加权 …

2021年7月24日 · 今天学习的是谷歌大脑的同学 2017 年的工作《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》，也就是我们经常提到的消息传递神经网络（Message Passing Neural Network，MPNN），目前引用数超过 900 次。 严格来说，MPNN 不是一个模型，而是一个框架。

MPNN 是 Google Brain 于 ICML 2017 提出的一种图神经网络框架，论文题目是 Neural Message Passing for Quantum Chemistry. 文章的目的是对现有的图神经网络进行归纳，同时为应用驱动的图神经网络开发提供了便利。

There are at least eight notable examples of models from the literature that can be described using the Message Passing Neural Networks (MPNN) framework. For simplicity we describe …