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图神经网络中的熵感知消息传递
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种受物理启发的GNN模型，用于改善深度图神经网络中的过度平滑问题。该模型引入了熵感知的消息传递项，在节点聚合过程中执行熵的梯度上升，保留嵌入中的熵。通过对多个数据集进行比较分析，评估了该模型与最先进的GNN模型的性能。
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关键要点
- 本文介绍了一种受物理启发的GNN模型。
- 该模型旨在改善深度图神经网络中的过度平滑问题。
- 模型与现有的GNN架构相集成。
- 引入熵感知的消息传递项。
- 在节点聚合过程中执行熵的梯度上升。
- 保留嵌入中的熵。
- 通过对多个常见数据集进行比较分析评估模型性能。
- 模型性能与最先进的GNN模型进行比较。
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