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分数图神经网络
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内容提要
本文探讨了图神经网络（GNNs）在降低能耗、缩减模型规模和保持准确性方面的应用。提出的四元数信息传递神经网络（QMPNN）框架通过四元数空间计算节点表示，显著减少可训练参数数量，提高模型训练效率。
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关键要点
- 本文探讨了图神经网络（GNNs）在降低能耗方面的应用。
- 研究旨在缩减模型规模，同时保持与原始模型相当的准确性。
- 提出了一种名为四元数信息传递神经网络（QMPNN）的框架。
- QMPNN利用四元数空间计算节点表示，显著减少可训练参数数量。
- 研究发现通过重新审视图彩票机制，可以从GNN子网络中找到初始化彩票。
- 这一发现实现了更高效的模型训练。
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