Recurrent GNNs iterate message passing to convergence, and their logical characterizations to date rely on multi-set aggregation, graded (counting) logics, and halting or acceptance conditions that cannot be verified from the network's parameters. We study recurrent GNNs with set-based aggregation and identify sufficient conditions checkable from the weights for networks to compile into formulas a

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Recurrent GraphNeural NetworkswithSet-BasedAggregation](https://arxiv.org/abs/2609.15932v1)
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👤 作者: Blai Bonet

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⏱️ 2026-09-15 14:02