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Residual Hyperbolic Graph Convolution Networks
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内容提要
本研究提出残差超球图卷积网络（R-HGCNs），有效解决了超球图卷积网络在层数增加时的过平滑问题。通过引入超球残差连接函数，理论与实验结果表明R-HGCNs在多层图卷积中的有效性，显著提升了图的表示能力。
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关键要点
- 残差超球图卷积网络（R-HGCNs）旨在解决超球图卷积网络（HGCNs）在层数增加时的过平滑问题。
- R-HGCNs通过引入超球残差连接函数来提升模型的有效性。
- 理论与实验结果表明，R-HGCNs在多层图卷积中表现优异，显著提升了图的表示能力。
- 该研究验证了R-HGCNs在不同结构的乘积流形下的表现，进一步支持了其有效性。
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