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English(EN) Understanding Truncated Positional Encodings for Graph Neural Networks

图神经网络的截断位置编码：理论与实验分析

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一篇新的研究论文探讨了图神经网络（GNNs）中使用的截断位置编码（PEs）的理论特性。研究表明，虽然完整的谱和基于游走的PEs具有同等的表达能力，但由于复杂性限制而在实践中常用的截断版本却存在显著差异。研究证明，截断的谱PEs的威力不如之前认为的那么大，并且在真实世界数据集上，不同截断PEs的组合表现最佳。 AI

影响 这项研究阐明了GNNs中常用截断位置编码的表达能力，可能有助于更有效的模型设计。

排序理由 该集群包含一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了图神经网络的理论和实验发现。

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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Amir Nayyeri ·

    理解图神经网络的截断位置编码

    Positional encodings (PEs) enhance the power of graph neural networks (GNNs), both theoretically and empirically. Two of the most popular families of PEs - spectral (e.g., Laplacian eigenspaces, effective resistance) and walk-based (polynomials of the adjacency matrix) - are theo…

  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    理解图神经网络的截断位置编码

    Positional encodings (PEs) enhance the power of graph neural networks (GNNs), both theoretically and empirically. Two of the most popular families of PEs - spectral (e.g., Laplacian eigenspaces, effective resistance) and walk-based (polynomials of the adjacency matrix) - are theo…

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