Современное обучение представления графов, широко используемое для задач кластеризации и классификации, сталкивается с ограничениями масштабируемости и чрезмерного сглаживания при увеличении слоев в традиционных методах, таких как GCN. Авторы нового подхода NAFS предложили метод адаптивного сглаживания признаков узлов, который использует информацию как низкого, так и высокого порядка для создания более выразительных эмбеддингов. Это позволяет значительно снизить затраты на обучение и улучшить масштабируемость для больших графов.
Многие методы ранее предлагали разделять процессы сглаживания и преобразования признаков в GCN. В NAFS применяется адаптивное сглаживание, основывающееся на локальных характеристиках каждого узла, что обеспечивает более точное и оптимальное представление. Это достигается без необходимости обучения, что снижает вычислительные затраты.
На практике NAFS реализу...
Читать далее...
Многие методы ранее предлагали разделять процессы сглаживания и преобразования признаков в GCN. В NAFS применяется адаптивное сглаживание, основывающееся на локальных характеристиках каждого узла, что обеспечивает более точное и оптимальное представление. Это достигается без необходимости обучения, что снижает вычислительные затраты.
На практике NAFS реализу...
Читать далее...