| ESA + rings + NodeRWSE + EdgeRWSE |
- MAE
- 0.051
|
An end-to-end attention-based approach for learning on graphs 2024-02-16 |
코드 1 |
| CSA |
- MAE
- 0.056
|
Self-Attention in Colors: Another Take on Encoding Graph Structure in Transformers 2023-04-21 |
코드 1 |
| N2-GNN |
- MAE
- 0.059
|
Extending the Design Space of Graph Neural Networks by Rethinking Folklore Weisfeiler-Lehman 2023-06-05 |
코드 1 |
| GRIT |
- MAE
- 0.059
|
Graph Inductive Biases in Transformers without Message Passing 2023-05-27 |
코드 1 · 코드 2 |
| GraphGPS + HDSE |
- MAE
- 0.062
|
Enhancing Graph Transformers with Hierarchical Distance Structural Encoding 2023-08-22 |
코드 1 |
| MFN (CGN) |
- MAE
- 0.063
|
Equivariant Matrix Function Neural Networks 2023-10-16 |
연결 없음 |
| GIN+ |
- MAE
- 0.065
|
Unlocking the Potential of Classic GNNs for Graph-level Tasks: Simple Architectures Meet Excellence 2025-02-13 |
코드 1 |
| B-PEARL |
- MAE
- 0.0655
|
Learning Efficient Positional Encodings with Graph Neural Networks 2025-02-03 |
코드 1 |
| PDF |
- MAE
- 0.066
|
Towards Better Graph Representation Learning with Parameterized Decomposition & Filtering 2023-05-10 |
코드 1 · 코드 2 |
| R-PEARL |
- MAE
- 0.0696
|
Learning Efficient Positional Encodings with Graph Neural Networks 2025-02-03 |
코드 1 |
| Spec-GN |
- MAE
- 0.0698
|
A New Perspective on the Effects of Spectrum in Graph Neural Networks 2021-12-14 |
코드 1 |
| GPS |
- MAE
- 0.070
|
Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer 2022-05-25 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| SAGNN |
- MAE
- 0.072
|
Substructure Aware Graph Neural Networks 2023-06-26 |
코드 1 |
| GPTrans-Nano |
- MAE
- 0.077
|
Graph Propagation Transformer for Graph Representation Learning 2023-05-19 |
코드 1 |
| CIN |
- MAE
- 0.079
|
Weisfeiler and Lehman Go Cellular: CW Networks 2021-06-23 |
코드 1 · 코드 2 |
| PNA-SignNet |
- MAE
- 0.084
|
Sign and Basis Invariant Networks for Spectral Graph Representation Learning 2022-02-25 |
코드 1 · 코드 2 |
| CRaWl+VN |
- MAE
- 0.088
|
Walking Out of the Weisfeiler Leman Hierarchy: Graph Learning Beyond Message Passing 2021-02-17 |
코드 1 |
| GatedGCN-LSPE |
- MAE
- 0.090
|
Graph Neural Networks with Learnable Structural and Positional Representations 2021-10-15 |
코드 1 |
| CIN-small |
- MAE
- 0.094
|
Weisfeiler and Lehman Go Cellular: CW Networks 2021-06-23 |
코드 1 · 코드 2 |
| PNA-LSPE |
- MAE
- 0.095
|
Graph Neural Networks with Learnable Structural and Positional Representations 2021-10-15 |
코드 1 |
| CRaWl |
- MAE
- 0.101
|
Walking Out of the Weisfeiler Leman Hierarchy: Graph Learning Beyond Message Passing 2021-02-17 |
코드 1 |
| GSN |
- MAE
- 0.101
|
Improving Graph Neural Network Expressivity via Subgraph Isomorphism Counting 2020-06-16 |
코드 1 · 코드 2 |
| SAN-LSPE |
- MAE
- 0.104
|
Graph Neural Networks with Learnable Structural and Positional Representations 2021-10-15 |
코드 1 |
| EGT |
- MAE
- 0.108
|
Global Self-Attention as a Replacement for Graph Convolution 2021-08-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Graphormer-SLIM |
- MAE
- 0.122
|
Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? 2021-06-09 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| MPNN (sum) |
- MAE
- 0.145
|
Neural Message Passing for Quantum Chemistry 2017-04-04 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 |
| GatedGCN-PE |
- MAE
- 0.214
|
Benchmarking Graph Neural Networks 2020-03-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 |
| GatedGCN-E-PE |
- MAE
- 0.214
|
Benchmarking Graph Neural Networks 2020-03-02 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 |
| MPNN (max) |
- MAE
- 0.252
|
Neural Message Passing for Quantum Chemistry 2017-04-04 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 |
| GatedGCN |
- MAE
- 0.282
|
Residual Gated Graph ConvNets 2017-11-20 |
코드 1 |