研究人员引入了一个名为线性化图序列模型的新框架，该框架将消息传递图计算从序列建模的角度重新构建。这种方法旨在通过将计算处理深度与信息传播深度解耦来简化架构选择。该框架在需要图内长距离信息处理的任务上表现出改进的性能，为将现代序列建模的进步整合到图学习中提供了一种原则性的方法。 AI
影响 为图学习提供了一种新的架构方法，有可能提高涉及长距离依赖的任务的性能。
排序理由 介绍新建模框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
Message-passing based approaches form the default backbone of most learning architectures on graph-structured data. However, the rapid progress of modern deep learning architectures in other domains, particularly sequence modeling, raises the question of how graph learning can be…