グラフ表現学習

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ідея - グラフ表現学習

提案されたエッジ重視グラフオートエンコーダーモデルは、さまざまな都市数のTSPを解決するために訓練され、実用的な最適化課題に対処する可能性を示しています。

異なるクラスからの接続ノードを考慮した高品質グラフの学習手法が重要である。

GNNモデルがノイズのあるラベルを効果的に処理するための新しい方法、GPCDを提案します。

GA2Eは、異なるグラフタスクに対応するための統一されたアプローチを提供し、タスク間の不一致を軽減し、モデルの効果を最大化します。

グラフを点集合に変換し、点集合エンコーダを用いてグラフ表現を学習する新しい手法を提案する。この手法により、従来のグラフニューラルネットワークよりも優れた表現力を持つモデルを構築できる。

グラフ構造を保持しつつ、ノードをベクトル表現にマッピングするグラフ表現学習の手法を提案する。ラベル付きデータが限られる場合でも優れた性能を発揮する。

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