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Discrete Graph Diffusion Models

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  1. TOOL · CL_294421 ·

    图扩散模型被发现表现出条件记忆

    研究人员已经证明,离散图扩散模型(GDMs),其设计目的是通过向现有结构添加噪声来生成新颖的图,会表现出记忆现象。当在特定类型的图(随机块模型)上进行训练时,这些模型会强烈倾向于重建损坏的训练数据,而不是泛化到新的、未见过的数据。这种被称为条件记忆的现象似乎与泛化差距的扩大有关,并且在生成的图中出现任何可辨别的社区结构之前就会发生。