CapsLorentzNet：将物理启发特征与图卷积相融合

BriefGPT - AI 论文速递 ·

本文介绍了一种新的架构，通过引入胶囊层与图神经网络相容，提升机器学习中的目标标记方法。该架构使用胶囊层表示研究对象的重要特性，并通过重构机制整合高级特征。实验证明，使用这种新架构可以提升夸克胶子标记任务的性能20%。

卷积图神经网络夸克胶子机器学习目标标记胶囊层

原文中文，约300字，阅读约需1分钟。