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传播与提炼：利用传播 - 融合 MLPs 实现有效的图学习器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用多层感知器（MLPs）解决图上半监督节点分类问题，并通过训练学生MLP从教师图神经网络（GNN）中蒸馏知识。研究提出了Propagate & Distill（P&D）方法，在蒸馏之前传播教师的输出，可以提高学生MLP的性能。
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关键要点
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该研究使用多层感知器（MLPs）解决图上半监督节点分类问题。
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通过训练学生MLP从教师图神经网络（GNN）中蒸馏知识。
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研究提出了Propagate & Distill（P&D）方法，在蒸馏之前传播教师的输出。
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P&D方法可以被解释为一种逆传播的近似过程。
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P&D方法能够显著提高学生MLP的性能。
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