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远程感知分割的图信息瓶颈
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原文中文，约200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信息瓶颈原理的图形数据表示学习方法，通过优化图形网络结构和节点特征的表达方式，提高了表达性和鲁棒性。使用两个新模型实现了图信息瓶颈原则，比最先进的图形防御模型更具鲁棒性。
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关键要点
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介绍了一种基于信息瓶颈原理的图形数据表示学习方法。
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该方法通过优化图形网络结构和节点特征的表达方式，提高了表达性和鲁棒性。
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设计了两种采样算法进行结构方面的正则化。
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使用了两个新模型：GIB-Cat 和 GIB-Bern 来实现图信息瓶颈原则。
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证明了该方法比最先进的图形防御模型更具鲁棒性。
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