Redes neuronales en grafos

1. ¿Por qué la agregación de los vecinos debe ser invariante al orden?
2. ¿Qué ve un nodo tras dos capas de message passing?
3. ¿Cómo puede una arista futura crear una fuga?
4. ¿Qué es el oversmoothing?
5. [E] ¿Qué control justifica una GNN frente a un modelo tabular?

Respuestas. 1. Un grafo no tiene un orden canónico de los vecinos. 2. Hasta dos saltos. 3. Transmite una información no disponible en el momento de predecir. 4. Las representaciones de los nodos se vuelven demasiado similares. 5. Comparar con el mismo split una baseline sin estructura.

Actividad — Paso de mensajes manual

Sobre un grafo de cuatro nodos, atribuye un valor escalar a cada uno, calcula una agregación media de los vecinos y luego una actualización. Repite tras permutar el orden de los vecinos. Éxito: la salida permanece idéntica y el split prohíbe toda arista futura.