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Graph Neural Networks and Non-Commuting Operators

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内容提要

本研究探讨了图神经网络（GNN）在多图环境中的可转移性，特别是非可交换算子的影响。提出了图元组神经网络（GtNN）模型，并发展了相关数学理论，证明其在收敛图元组序列上的可转移性，实验验证了方法的稳定性。

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标签

graph 可转移性 图元组神经网络 图神经网络 数学理论 非可交换算子
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