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面向任务的图数据通信：图信息瓶颈方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
VQ-GNN是一种基于向量量化技术的通用框架，解决了图神经网络中的邻居爆炸和扩展性问题。它使用量化参考向量和低秩图卷积矩阵进行图嵌入，并设计了新的信息传递算法和反向传播规则来优化模型性能。在节点分类和链接预测基准测试中表现出了可伸缩性和竞争力。
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关键要点
- VQ-GNN是一种基于向量量化技术的通用框架。
- 该框架解决了图神经网络中的邻居爆炸和扩展性问题。
- VQ-GNN有效保留了传递给mini-batch的节点信息。
- 使用小量的量化参考向量和低秩图卷积矩阵进行图嵌入。
- 设计了新的基于近似算法的信息传递算法和反向传播规则。
- 在节点分类和链接预测基准测试中表现出可伸缩性和竞争力。
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