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「深度图结构学习鲁棒表示」简明综述论文
「深度图结构学习鲁棒表示」简明综述论文
上传者:
syp_net
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上传时间: 2021-03-08 09:14:31
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文件大小: 529KB
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文件类型: PDF
图结构学习
鲁棒表示
图神经网络(GNNs)广泛应用于分析图结构数据。大多数GNN方法对图结构的质量非常敏感,通常需要一个完美的图结构来学习信息嵌入。然而,图中噪声的普遍性需要学习鲁棒表示以解决真实世界问题。为了提高GNN模型的鲁棒性,许多研究围绕图结构学习(Graph Structure Learning, GSL)这一中心概念提出,旨在共同学习优化的图结构及其表示。
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