Механизм передачи сообщений в графовых нейронных сетях (GNN) до сих пор остается загадкой. Помимо сверточных нейронных сетей, не было предложено никакого теоретического происхождения GNN. К нашему удивлению, передачу сообщений лучше всего можно понять с точки зрения итерации мощности. Полностью или частично удаляя функции активации и веса слоев GNN, мы предлагаем модели кластеризации мощности подпространства (SPIC), которые итеративно обучаются только с одним агрегатором. Эксперименты..