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GraphNeuralNetworks.jl：用Julia进行图形深度学习
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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
本文开发了开源框架GraphNeuralNetworks.jl，解决了图结构数据深度学习中编程语言支持不足的问题。该框架支持多种GPU后端，提供自定义图卷积层接口，显著提升了实验效率，推动了图神经网络的研究与应用。
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关键要点
- 开发了开源框架GraphNeuralNetworks.jl
- 解决了图结构数据深度学习中编程语言支持不足的问题
- 支持多种GPU后端和灵活的图表示
- 提供自定义图卷积层的便利接口
- 显著提高了复杂深度架构实验的效率
- 促进了图神经网络的研究与应用
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