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Valentin Cuzin-Rambaud
Valentin Cuzin-Rambaud
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新模型 L-GRACE 和 L-BGRL 推进图链接预测
研究人员已将实例判别模型（通常用于计算机视觉中的自监督学习）应用于图域中的链接预测任务。他们的评估表明，与基于图像的方法类似，增强策略对性能有显著影响。该研究引入了两个新颖的模型 L-GRACE 和 L-BGRL，它们侧重于链接表示而非节点表示，在未归属图上取得了最先进的结果。
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综述梳理多智能体强化学习中的图神经网络
本文综述了利用图神经网络（GNN）进行通信的多智能体强化学习（MARL）的最新进展。文章重点介绍了GNN如何应用于交互图，使智能体能够共享信息并朝着共同目标进行更好的协调。作者旨在对MARL中这些基于GNN的通信方法进行结构化分类，使基本概念更易于理解。