要約
그래프 신경망(GNNs)은 복잡한 상호작용을 캡처하는 강력한 수학적 표현으로 사용됨
GNNs는 혼합성 그래프에서의 성능 향상에 도움이 됨
PCNet은 그래프 구조의 변형에 견고함을 제공하지 않음
SPCNet은 PCNet을 확장하고 간소화하여 성능을 향상시킴
SPCNet은 다양한 데이터셋에서 효과적으로 검증됨
統計
그래프 신경망은 복잡한 상호작용을 캡처하는 강력한 수학적 표현으로 사용됨
PCNet은 그래프 구조의 변형에 견고함을 제공하지 않음
SPCNet은 PCNet을 확장하고 간소화하여 성능을 향상시킴
引用
"PCNet은 그래프 구조의 변형에 견고함을 제공하지 않음"
"SPCNet은 PCNet을 확장하고 간소화하여 성능을 향상시킴"