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【博士论文】可泛化图神经网络: 面向图应用的可泛化神经网络

来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟在本文中,我对图的可泛化神经网络提出了各种理论和经验分析。 基于图的深度学习已经在各种工业环境和应用中取得了成功。然而,由于来自不同领域的图可能表现出不同的属性,并且可能具有显著的噪声,深度模型很难实现泛化。这些挑战限制了图模型在各个领域的使用。 在本文中,我对图的可泛化神经网络提出了各种理论和经验分析。我考虑了图神经网络(GNNs)的两种类型的泛化能力:(1)数据泛化能力,其中图模型具有有效处理具有不同属性的各种图的表达能力;(2)规模泛化性,图模型可以从小规模的

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