圖神經網絡論文閱讀(十四) Going Deep: Graph Convolutional Ladder-Shape Networks，AAAI2020

忙裏偷閒看一篇論文。本文作者來自University of Technology Sydney, Australia。本文貢獻如下： 提出了一種基於上下文特徵通道對稱地構造在一條收縮路徑和一條擴展路徑上的圖卷積網絡，極大地擴展了頻譜圖卷積網絡的深度。這個可以參照U-Net。 本文提出的圖卷積梯形網絡(GCLN)解決了基於鄰域聚合的神經網絡中卷積層較多的特徵過平滑問題。 在半監督和非監督節點級任務上

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