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RGVQ

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  1. TOOL · CL_65694 ·

    新的RGVQ框架改进了图表示学习

    研究人员开发了RGVQ,一个新框架,用于解决图表示学习中向量量化的码本坍塌问题。这个问题限制了图数据表示的表达能力。RGVQ将图拓扑和特征相似性作为正则化信号,使用软分配和结构感知对比正则化来提高码本利用率和令牌多样性。实验表明,RGVQ在各种下游任务中都提高了性能,从而产生了更具可迁移性的图令牌表示。