Towards Scalable and Deep Graph Neural Networks via Noise Masking

💡 原文英文,约100词,阅读约需1分钟。
📝

内容提要

本研究提出了一种新方法——随机游走与噪声屏蔽(RMask),旨在解决图神经网络在大规模图学习中的计算和存储挑战。该方法显著提升了模型的深度和可扩展性,实验结果表明在准确性与效率之间取得了良好平衡。

🏷️

标签

➡️

继续阅读