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Riemannian 图神经网络中的过度压缩

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内容提要

本研究借鉴反时间原理，提出了一种高通滤波函数，提高了图节点特征的清晰度。引入了基于多尺度热核的图神经网络 (MHKG)，进一步将其广义化为一种称为 G-MHKG 的模型。实验证明该模型在图数据集上有效，胜过了几个基线模型。

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标签

G-MHKG 反时间原理 图节点特征 多尺度热核 神经网络 高通滤波函数
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