二值化单纯形卷积神经网络

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本论文提出了一种利用简单复合物的丰富数学理论的新方法,介绍了一种嵌入简单复合物中的高阶 Flower-Petals 模型,并引入了基于 FP Laplacians 的高阶图卷积网络 (HiGCN),能够识别不同拓扑尺度上的内在特征,通过可学习的图滤波器来量化高阶交互作用强度,实现了先进的表达能力,并在各种图任务上达到了最先进的性能。

原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
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