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如何通过通用多项式基加强光谱图神经网络：异质性、过度平滑和过度压缩
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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
本研究提出了一种新颖的自适应异质基础UniBasis，通过理论分析探索了期望多项式基与异质性程度之间的内在关联，并将其与同质性基础相结合，构建了一个多项式滤波器的图神经网络UniFilter。实验证明了UniFilter在各种异质性程度的数据集上的优越性，同时突出了UniBasis在图解释方面的能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的自适应异质基础UniBasis。
- 理论分析探索了期望多项式基与异质性程度之间的内在关联。
- 将异质基础与同质性基础相结合，构建了多项式滤波器的图神经网络UniFilter。
- UniFilter成功优化了卷积和传播过程。
- 在各种异质性程度的真实和合成数据集上进行了大量实验，证明了UniFilter的优越性。
- UniBasis在图解释方面的能力得到了突出。
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