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学习在图上近似自适应核卷积
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文讨论了图神经网络（GNNs）的表征空间和图卷积滤波器的作用，介绍了扩展了边变量和自回归移动平均图滤波器的GNNs以及在推荐系统和学习机器人群体的分散式控制器中使用GNNs的研究。
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关键要点
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本文讨论了图神经网络（GNNs）的表征空间。
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图卷积滤波器在 GNNs 中具有置换等变性和对网络拓扑的稳定性。
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扩展了边变量和自回归移动平均图滤波器的 GNNs 及其属性。
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研究了 GNNs 在推荐系统中的应用。
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探讨了 GNNs 在学习机器人群体的分散式控制器中的使用。
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