message-passing

本文通过证明增广生成模型的变分自由能（VFE）可以分解为预测模型的VFE加上显式熵修正项，对基于期望自由能（EFE）的规划给出了完整的变分刻画。作者推导了一种用于EFE规划的消息传递方案，并在网格世界环境中进行了验证。

提出了一种节点级频谱能量公式，用于检测图中的伪装异常，并将其扩展到具有能量驱动消息传递的时空设置。在大规模基准测试上证明了其有效性。

本文为超关系知识图谱提出了一项新任务——事实生成，并提出了KREPE，一种基于掩码离散扩散的生成式表示学习方法，该方法统一了链接预测与事实生成，达到了最先进的性能。