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用于逼近论证可接受性的图卷积网络和图注意力网络 -- 技术报告
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的Graph Convolutional Neural Networks的表达方式，用于在具有噪声的生物医学知识图上进行链接预测。通过正则化的注意机制提高模型性能和可解释性。实验证明该方法在海量的生物医学知识图中优于其他模型。
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关键要点
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提出了一种新的Graph Convolutional Neural Networks表达方式。
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该方法用于在具有噪声的生物医学知识图上进行链接预测。
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引入正则化的注意机制以提高模型性能和可解释性。
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实验证明该方法在海量的生物医学知识图中优于其他模型。
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