論文淺嘗 | GEOM-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks
論文筆記整理：畢禎，浙江大學碩士，研究方向：知識圖譜、自然語言處理。 動機 消息傳遞神經網絡（MPNN）已成功應用於現實世界中的各種應用中。但是MPNN聚合器的兩個基本弱點限制了它們表示圖結構數據的能力：丟失了鄰域中節點的結構信息，並且缺乏捕獲散佈圖中的長期依賴關係的能力。很少有研究從不同角度注意到這些缺點。從對經典神經網絡和網絡幾何的觀察中，該文章提出了一種新穎的圖神經網絡幾何
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