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GNN-VPA：图神经网络的方差保持聚合策略
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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
通过信号传播理论，研究人员提出了一种改进的聚合函数VPA，能够提高GNN架构的预测性能和学习动力学。这对于无归一化或自归一化的GNN具有重要意义。
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关键要点
- 研究人员提出了一种改进的聚合函数VPA。
- VPA能够提高GNN架构的预测性能和学习动力学。
- 该研究基于信号传播理论。
- VPA保持了表达能力，同时改善了前向和后向动力学。
- 研究结果可能对无归一化或自归一化的GNN具有重要意义。
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