GroupSort

Householder图神经网络解决深度GNN中的过平滑问题

研究人员推出了一种新颖的深度图神经网络架构——Householder图神经网络（HouseGNN），旨在解决过平滑问题。与直接应用传播算子的标准GCN不同，HouseGNN利用聚合的邻域消息来估计反射方向。然后通过Householder反射器和GroupSort更新节点嵌入，创建分段正交层，在网络的深度中保持欧几里得范数。这种方法允许通过正交算子之间的不匹配来改变节点间的距离。