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PDNNet: PDN 感知的异构 GNN-CNN 网络用于动态 IR Drop 预测
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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
本文提出了Pathfinder Discovery Networks (PDNs)方法，联合学习多重网络上的信息传递图，并优化下游的半监督模型。该方法克服了图注意力网络的弱点，具有灵活的相似度函数构建、边卷积和便宜的多尺度混合层等特点。实验结果表明，在学术节点分类任务上具有很好的预测性能。
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关键要点
- 提出了Pathfinder Discovery Networks (PDNs)方法
- 能够联合学习多重网络上的信息传递图
- 优化下游的半监督模型
- 克服了图注意力网络的弱点
- 具有灵活的相似度函数构建
- 边卷积和便宜的多尺度混合层等特点
- 实验结果表明在学术节点分类任务上具有很好的预测性能
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