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图神经网络机器：用于表格数据学习的新模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的机器学习模型，称为图神经机器（GNM），它用几乎完全图代替了MLP的有向无环图，并采用同步消息传递方案。GNM模型在多个分类和回归数据集上的评估结果显示优于MLP架构。
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关键要点
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近年来，对不同领域数据进行图结构化映射的兴趣日益增长。
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多层感知器（MLP）等神经网络模型可以用图表示。
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图神经网络（GNN）是图上执行机器学习任务的标准工具。
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提出了一种新的机器学习模型，称为图神经机器（GNM）。
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GNM用几乎完全图代替了MLP的有向无环图，并采用同步消息传递方案。
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单个GNM模型可以模拟多个MLP模型。
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GNM模型在多个分类和回归数据集上的评估结果显示优于MLP架构。
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