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Revisiting Graph Neural Networks: All We Have is Low-Pass Filters--arixv-2019--論文筆記
時間 2021-01-22
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論文題目–《對於圖神經網絡的重新思考:所有的皆是低通濾波器》 摘要: 圖神經網絡已成爲解決圖結構數據機器學習問題的重要技術之一。最近關於頂點分類的工作提出了深度和分佈式學習模型,以實現高性能和可擴展性。然而,我們發現基準數據集的特徵向量已經爲分類任務提供了相當多的信息,而圖結構僅僅提供了一種對數據進行去噪的方法。本文提出了一種基於圖信號處理的分析圖神經網絡的理論框架。結果表明,圖神經網絡僅對特徵向
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