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使用分布式边布局进行图形学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的图神经网络（GNNs）模型，使用玻尔兹曼分布和Langevin动力学全局采样拓扑布局，提升其在物理世界中的适用性。实验证明，分布式边缘布局（DELs）能够显著提升GNN基准算法在多个数据集上的性能。
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关键要点
- 本文介绍了一种新的图神经网络（GNNs）模型，结合玻尔兹曼分布和Langevin动力学全局采样拓扑布局。
- 该模型旨在提升GNN在物理世界中的适用性。
- 首次提出的采样/优化布局能够捕捉广泛的能量分布，并在WL-test之上提供额外的表达能力。
- 提出的分布式边缘布局（DELs）作为各种GNNs的补充，具有灵活性。
- 实验结果表明，DELs显著提升了GNN基准算法在多个数据集上的性能，取得了最先进的结果。
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