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coarsening
搜索结果 - 6
NervePool: 一个单纯性汇聚层
该研究提出了一个名为 NervePool 的基于 simplicial complexes 的池化层，可用于处理深度学习中的 graph-structured data，通过对顶点的聚类分配以及高维运算拓展到了更高维度的 simplices
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a year ago
AAAI
从常规数据到图形的下采样泛化
本文提出了一种新的图形粗化机制，它是正规数据可控等间距粗化机制的图形结构对应物，在保留拓扑结构的同时有多分辨率调节的能力，并通过理论和实验证明了它在图分类任务中的优越性。
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2 years ago
ICLR
子图到节点的翻译：高效的子图表示学习
本文提出了 Subgraph-To-Node (S2N) 翻译，通过粗糙地将子图转化为节点来有效地学习子图表示，减少训练和推理中的内存和计算成本，实验结果表明，使用 S2N 翻译的模型比现有技术更有效。
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2 years ago
AAAI
使用可微分粗化和最优传输进行图分层抽象的无监督学习
本文提出一种基于最优传输的无监督流形粗化方法 OTCoarsening，可自适应地将大规模图数据集细化到 “慢动态” 下的适当规模，并在图分类和回归中取得了良好的性能表现。
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5 years ago
使用小图谱近似表示大图谱
本文探讨了粗化对一般图的光谱特性的影响，发现主本征值和本征空间在新旧图拉普拉斯矩阵之间成立。研究结果可以应用于利用粗化的学习算法，尤其是在谱聚类中，该现象缺乏正式的验证。
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6 years ago
相序动力学理论
本文回顾了相变动力学理论，重点是最近的进展，并探讨了长时间后呈现的缩放规律及特征长度尺度的生长规律，特别关注了使用矢量和张量场等更复杂的序参量描述的系统。本文以研究拓扑缺陷为基础，提供了一个统一的框架来讨论这些不同系统中的相序演化。
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29 years ago
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