
HL-HGAT ermöglicht effektive Verarbeitung von heterogenen Signalrepräsentationen in k-Simplizes.


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Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten für Erkenntnisse mit HL-HGAT


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SPCNet übertrifft PCNet in der Leistungsfähigkeit und Robustheit.


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Vereinfachtes PCNet mit Robustheit: Analyse und Vergleich mit PCNet



Die Arbeit stellt den Directional Graph Attention Network (DGAT) vor, das die Leistung des Graph Attention Network (GAT) auf heterophilen Graphen verbessert.


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Lernen von Repräsentationen auf heterophilen Graphen mit gerichteter Nachbarschaftsaufmerksamkeit
