GNNs enfrentan barrera teórica en factorizaciones triangulares
Un estudio reciente revela que las GNNs de paso de mensajes no pueden aproximar operaciones clave en grafos triangulares, un avance que cuestiona su aplicabilidad en modelos de datos complejos. Esta limitación podría redefinir el diseño de arquitecturas de IA en el futuro.
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