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圖形神經網路
基於邊緣的圖形組件池化
提出一種新的圖形池化算子,能夠在不損失信息的情況下提高計算效率。
更高階結構用於圖形解釋
提出了一個名為FORGE的框架,能夠利用更高階的拓撲結構(如細胞複合體)來增強現有圖形解釋器的性能,從而產生更準確和更忠實的解釋。
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