通过逻辑表征论图神经网络的可判定性
计算机科学中的逻辑
2025-01-31 v4
摘要
我们提出关于图神经网络（GNN）表达性和可判定性的结果，利用与逻辑的联系。我们使用一族最近发现的涉及“Presburger量词”的可判定逻辑。我们展示如何使用这些逻辑来度量GNN类的表达性，在某些情况下获得逻辑表达性与GNN表达性的精确对应关系。我们还运用这些逻辑以及分析它们的技术，用于获取GNN上验证问题的判决程序。我们补充了针对包含这些逻辑的静态分析问题以及GNN验证问题的不可判定性结果。
关键词
引用
@article{arxiv.2404.18151,
title = {Decidability of Graph Neural Networks via Logical Characterizations},
author = {Michael Benedikt and Chia-Hsuan Lu and Tony Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.18151},
year = {2025}
}