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insight - Graphen-Neuronale-Netze
Systematische Analyse der Ursachen von Grad-Verzerrung in Graphen-Neuronalen-Netzen
Hochgradige Knoten haben eine geringere Wahrscheinlichkeit, falsch klassifiziert zu werden, unabhängig davon, wie Graphen-Neuronale-Netze trainiert werden. Grad-Verzerrung entsteht aus einer Vielzahl von Faktoren, die mit dem Knotengrad zusammenhängen, wie z.B. Homophilie der Nachbarn und Diversität der Nachbarn.
Erste-Ordnung-PDEs für Graphen-Neuronale-Netze: Advektions- und Burgers-Gleichungsmodelle
Dieser Artikel präsentiert neue Graphen-Neuronale-Netzwerk-Modelle, die zwei Erste-Ordnung-Partielle-Differentialgleichungen (PDEs) einbeziehen. Diese Modelle erhöhen die Komplexität nicht, sondern mildern das Überglättungsproblem effektiv.
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