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DuSEGO：双二阶协变图常微分方程
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内容提要
本研究针对现有图神经网络在表示能力方面的不足，提出了双二阶协变图常微分方程（DuSEGO）。该方法通过在图嵌入和节点坐标上应用双二阶微分方程，理论上证明保持了协变性，并有效缓解了过度平滑及梯度爆炸/消失问题，从而提高了深层图神经网络的训练效果。实验结果表明，DuSEGO在多个基准数据集上超越了现有模型。
