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单图卷积足以：高效灰度图像分类
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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
本研究提出了一种可扩展的半监督学习方法，通过局部一阶逼近实现了谱图卷积的选择，证明了该方法在节点数量上线性扩展并学习编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示的优越性。
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关键要点
- 提出了一种可扩展的半监督学习方法。
- 该方法基于高效卷积神经网络变体，直接作用于图形。
- 通过局部一阶逼近实现谱图卷积的选择。
- 模型在节点数量上线性扩展。
- 学习编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示。
- 在引用网络和知识图数据集上的实验证明了方法的优越性。
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