问是否可以在Keras中对超图进行训练？

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据我所知，对超图的深入学习仍然是一个相对较新的领域，所以我认为没有现成的超图解决方案。我确实找到了这个回购，它在keras中实现了一些模型，并附在最近的一篇关于超图学习的论文中，但它并不是一个库。

您还可以查看本论文，它引用了将超图转换为图的一对技术：

值得注意的是，以前的方法用于超图学习通常将超边分解为成对关系，其中分解方法可以分为两类:显式和隐式。例如，给定一个超边(v_1、v_2、v_3)，显式方法将其直接分解为三条边，即(v_1,v_2), (v_2,v_3), (v_1,v_3)，而隐式方法则在分解前添加一个表示超边的隐藏节点e，即(v_1,e),(v_2,e),(v_3,e)。

如果您可以这样做，那么除了Spektral之外还有几个选项：

深层图库提供了一个Tensorflow.keras兼容的API，尽管他们的文档似乎更倾向于PyTorch。

还有图网，它建在Tensorflow.keras的基础上，尽管目前它还很简陋。