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「深度图结构学习鲁棒表示」简明综述论文下载
AI100_小助手
2021-03-08 08:58:27
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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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。 相关下载链接://download.csdn.net/download/syp_net/15636838?utm_source=bbsseo
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「
深度图
结构
学习
鲁棒
表示
」
简明
综述
论文
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
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的质量非常敏感,通常需要一个完美的图
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来
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信息嵌入。然而,图中噪声的普遍性需要
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鲁棒
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以解决真实世界问题。为了提高GNN模型的
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(Graph Structure Learning, GSL)这一中心概念提出,旨在共同
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使用深度
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的微光图像和视频增强:
综述
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学习
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结构
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