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图卷积注意力与随机重连
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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
本文介绍了一种名为GRASS的新颖GNN架构，结合了消息传递、图重连和图变换等关键范式。GRASS通过叠加随机正则图来重连输入图，增强远程信息传播同时保留输入图的结构特征。它还采用了一种针对图结构数据的独特的加法注意机制，提供了图归纳偏置，同时保持了计算效率。实证评估结果表明，GRASS在多个基准数据集上实现了最先进的性能，验证了其实际有效性。
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关键要点
- 介绍了一种新颖的GNN架构，名为GRASS。
- GRASS结合了消息传递、图重连和图变换等关键范式。
- 通过叠加随机正则图来重连输入图，增强远程信息传播。
- 保留输入图的结构特征。
- 采用独特的加法注意机制，提供图归纳偏置。
- 保持计算效率。
- 实证评估结果显示GRASS在多个基准数据集上实现了最先进的性能，验证了其有效性。
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