BriefGPT - AI 论文速递
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具有平滑感知信息传播的深度图神经网络的低比特量化
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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
本文介绍了VQ-GNN，一种基于向量量化技术的通用框架，用于解决图神经网络中的邻居爆炸和扩展性问题。该框架有效地保留了节点信息，并使用少量的量化参考向量和低秩图卷积矩阵进行图嵌入。同时，该框架还设计了基于近似算法的信息传递和反向传播规则来优化模型性能。在节点分类和链接预测基准测试中，该框架表现出了可伸缩性和竞争力。
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关键要点
- 提出了一种新的基于向量量化技术的通用框架 VQ-GNN。
- 该框架解决了图神经网络中的邻居爆炸问题和扩展性问题。
- 有效保留所有传递给 mini-batch 的节点信息。
- 使用少量的量化参考向量和低秩图卷积矩阵进行图嵌入。
- 设计了一种新的基于近似算法的信息传递算法和反向传播规则。
- 在节点分类和链接预测基准测试中表现出可伸缩性和竞争力。
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