重写消息传播图神经网络MPNN

重写消息传播图神经网络（MPNN）是一种用于图形数据的深度学习模型。它将一个图形数据表示为节点和边的集合，其中每个节点和边都有一个特征向量。MPNN的目的是将这些特征向量组合成一个全局特征向量，以便进行分类或回归等任务。

MPNN有两个主要组成部分：消息传递和图形池化。消息传递是指节点和边之间信息的交互，它通过更新每个节点和边的特征向量来捕捉图形结构。图形池化是指将整个图形的信息汇总到一个全局特征向量中，以便进行最终的分类或回归等任务。

MPNN的实现方式可以有很多种，但是基本的消息传递和池化操作通常都是相似的。对于消息传递，通常会通过一系列可学习的函数来计算每个节点和边的新特征向量。对于图形池化，通常会使用一种聚合函数来计算整个图形的全局特征向量。

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病着重写消息图神经网络

病态重写消息图神经网络（Pathological Rewriting Message Passing Neural Network，PR-MPNN）是一种图神经网络模型，主要用于处理基于图数据的机器学习任务。它在传统的消息传递神经网络的基础上，通过引入病态重写机制来实现更加灵活的信息传递。具体来说，在PR-MPNN中，每个节点都会在信息传递过程中对消息进行病态重写，并将其与原始消息进行融合，从而提高了模型的灵活性和性能。PR-MPNN可以用于多种任务，例如节点分类、图分类等。