BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-31T00:00:00Z

Towards Dynamic Message Passing on Graphs

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内容提要

本研究提出了一种新颖的动态消息传递机制，解决了图神经网络对输入拓扑的过度依赖问题。通过引入可学习的伪节点，促进灵活的消息传递路径构建。实验结果显示，该模型在多个基准测试中表现优越，显著降低了参数需求，适应大规模图分类任务。

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标签

伪节点 动态消息传递 参数需求 图分类 图神经网络