分析
本文介绍了MeshGraphNets及其在物理仿真中的应用。更深入的分析将受益于讨论与传统方法相比的计算成本和可扩展性。此外，探讨基于图的表示引入的局限性和潜在偏差将加强评论。
关键要点
- •MeshGraphNets (MGN) 是 DeepMind 在 2020 年提出的。
- •MGN 是一种图神经网络 (GNN)。
- •MGN 用于包括物理仿真在内的各个领域。
引用
“近年、Graph Neural Network（GNN）は推薦・化学・知識グラフなど様々な分野で使われていますが、2020年に DeepMind が提案した MeshGraphNets（MGN） は、その中でも特に”