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Ginger：一种适用于一般神经网络的线性复杂度高效曲率近似方法
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于自监管训练的图神经网络的数据驱动方法，用于加速科学计算和优化中的大规模线性方程组求解。通过替换传统的手工制备预处理器，实现了收敛速度和计算效率的显著提速。
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关键要点
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提出了一种基于自监管训练的图神经网络的方法
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该方法用于加速科学计算和优化中的大规模线性方程组求解
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通过替换传统的手工制备预处理器，实现了收敛速度和计算效率的显著提升
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方法的核心是一种受稀疏矩阵理论启发的新型消息传递块
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在合成和真实问题上评估了该方法，结果显示NeuralIF在各项指标上表现竞争
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