BriefGPT - AI 论文速递
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合作图神经网络
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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
本文介绍了一种基于多层感知机的图神经网络模型(Graph-MLP)，利用图结构的监督信号，无需信息传递模块，使用邻域对比损失(NContrast)进行分类任务。研究表明，该模型即使在没有邻接信息的情况下也能达到最先进模型相媲美的性能。
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关键要点
- 提出了一种基于多层感知机的图神经网络模型 (Graph-MLP)。
- 该模型利用图结构的监督信号，使用多层感知机、激活函数和层归一化，无需信息传递模块。
- 设计了邻域对比损失 (NContrast)，适用于大规模图数据和损坏的邻接信息。
- 研究表明，该模型在没有邻接信息的情况下仍能达到与最先进模型相媲美的性能。
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