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基于度分布的脉冲图神经网络在领域适应中的应用
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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
该研究提出了DeSGDA框架，解决脉冲图神经网络只能处理同分布数据的问题。通过节点度意识的个性化脉冲表示、对抗特征对齐和伪标签蒸馏，提升了不同分布下的图分类性能。实验结果显示，DeSGDA在基准数据集上表现优异。
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关键要点
- 该研究提出了DeSGDA框架，解决脉冲图神经网络只能处理同分布数据的问题。
- DeSGDA框架结合了节点度意识的个性化脉冲表示、对抗特征对齐和伪标签蒸馏。
- 该方法显著提升了不同分布下的图分类性能。
- 实验结果显示，DeSGDA在基准数据集上表现优异。
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