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vertex classification
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基于语义 - 结构注意力增强的图卷积网络的节点分类
通过引入语义 - 结构注意力增强图卷积网络（SSA-GCN），本研究在提取顶点分类性能方面不仅对图结构进行建模，还从无监督特征提取的角度提取通用特征，通过交叉注意力机制整合这些特征，以增强图卷积网络的泛化能力。在 Cora 和 CiteSe
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3 months ago
神经图匹配网络：学习 Lawler 的二次分配问题，并扩展到超图和多图匹配
本篇论文提出了一种利用权值矩阵进行学习的网络来解决 Quadratic Assignment Problem (QAP) 及图匹配的问题，该模型利用嵌入网络对顶点进行分类，并通过 Sinkhorn 归一化和交叉熵损失进行端到端的学习。实验结
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5 years ago
再探图神经网络：一切都是低通滤波器
本文研究了基于图形信号处理的理论框架，用于分析图神经网络的性能，结果表明，图神经网络仅对特性向量进行低通滤波，且没有非线性流形学习属性。进一步研究了它们对特征噪声的鲁棒性，并提出了一些基于 GCN 的图神经网络设计洞见。
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5 years ago
潜在位置图的普适一致性顶点分类
本文介绍了一种利用邻接矩阵的特征值分解，可以对具有正定链接函数的潜在位置图进行特征图估计的方法，并研究了基于类似通用核函数的链接函数进行顶点分类的任务，最小化凸函数的经验风险使得线性分类器的类别错误趋于零，从而得到了一个具有普遍一致性的分类
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12 years ago
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