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本研究综述了动态图形模型的表示学习,提出了新的理论框架,分析了连续时间动态图的表现力,量化了其信息传播和编码能力,并展示了不同方法在动态环境中的优缺点。
连续时间动态图的表示学习表现力:信息流中心的回顾
BriefGPT - AI 论文速递
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2024-12-05T00:00:00Z
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