# 图符号蒸馏

图神经网络能从原子与键构成的图里学到结构—性质关系，但这些关系留在隐空间里，难以读成科学规则。图符号蒸馏（GSD）先用受约束的消息传递架构搜索确定信息如何逐层传递与聚合，再把每一层学到的变换逐层拟合为稀疏符号表达式，并保留图连接与聚合操作。在卤化物钙钛矿带隙、分子水合自由能和过渡金属表面多齿吸附三个案例中，它从基本节点与边特征出发重建出专家描述符，并给出可检验的局部几何、极性—尺寸与电子—连接性关系。

图神经网络能从原子与键构成的图里学到结构—性质关系，但这些关系留在隐空间里，难以读成科学规则。图符号蒸馏（GSD）先用受约束的消息传递架构搜索确定信息如何逐层传递与聚合，再把每一层学到的变换逐层拟合为稀疏符号表达式，并保留图连接与聚合操作。在卤化物钙钛矿带隙、分子水合自由能和过渡金属表面多齿吸附三个案例中，它从基本节点与边特征出发重建出专家描述符，并给出可检验的局部几何、极性—尺寸与电子—连接性关系。