BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-03T00:00:00Z DeepHGCN：向更深的双曲图卷积网络迈进 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了一种新的神经网络模型HGCN，利用超几何空间的表达能力和嵌入高度曲率的特点来学习分层和无标度图的归纳式节点表示。实验证明，HGCN 学习到的嵌入保留了分层结构，并且在链路预测和节点分类中表现更好。 🏷️ 标签 HGCN 分层结构 卷积 神经网络模型 超几何空间 链路预测 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
