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无限宽度的图神经网络用于节点回归 / 分类
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内容提要
该研究探讨了增加节点宽度对图神经网络和体系结构的影响，应用于节点回归和分类任务，并使用谱稀疏化方法改善了运行时间和内存需求。同时，研究还扩展了归纳图学习任务。
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关键要点
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研究探讨了增加节点宽度对图神经网络的影响。
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研究涵盖了不同的图神经网络体系结构，包括带有跳连接的图神经网络和图注意网络。
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推导了相关的核和高斯过程闭合形式，应用于节点回归和分类任务。
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使用谱稀疏化方法改善了运行时间和内存需求。
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研究扩展了归纳图学习任务，如图回归和分类。
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