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英文字典中文字典相关资料:


  • 解决‘GNN’中‘over—smoothing’问题（通俗易懂） - CSDN博客
    本文探讨了图神经网络中的'over-smoothing'现象，介绍了其产生的原因，以及如何通过调整层数、增加表达能力、使用skip-connections等策略来避免或缓解这一问题。 讲解了通过实验和实例来优化GNN模型的有效方法。
  • Over-Smoothing 和 Over-Squashing 在GNN中的区别 - 知乎
    总结来说，over-smoothing是由于节点特征在多层网络中过度混合导致的特征同质化问题，而over-squashing是由于长距离信息传播中信息丢失或减弱导致的信息损失问题。 两者都会对GNN的性能产生负面影响。
  • 论文解读-《Revisiting Over-smoothing and Over-squashing . . .
    zhang-yd 论文解读-《Revisiting Over-smoothing and Over-squashing Using Ollivier-Ricci Curvature》
  • 2020综述 深就是好？深度GNN中的Over-Smoothing - 腾讯云
    深度GNN中的Over-Smoothing是什么意思？ 深度GNN为何会出现Over-Smoothing问题？ 如何判断深度GNN是否出现了Over-Smoothing？
  • 图的under-reaching、over-smoothing和over-squashing问题
    导致了over-squashing问题： 在图神经网络中，当需要传播来自距离较远节点的信息时，由于节点的接受域随着层数的增加呈指数级增长，导致大量信息被压缩进固定大小的向量中，从而丢失了重要的长距离信息。
  • A Survey on Oversmoothing in Graph Neural Networks
    Node features of graph neural networks (GNNs) tend to become more similar with the increase of the network depth This effect is known as over-smoothing, which we axiomatically define as the exponential convergence of suitable similarity measures on the node features
  • 苏黎世联邦理工学院最新图神经网络综述，回顾过平滑问题
    这种现象被称为过度平滑（over-smoothing），我们公设其为合适相似度度量上的指数收敛，从而统一了之前的方法，并提出了新的过度平滑的量化度量方法。 我们在不同规模的图上进行了多个过度平滑度量的实证研究，展示了这种现象的发生。 我们还回顾了几种缓解过度平滑的方法，并在真实的图数据集上对它们的有效性进行了实证测试。
  • 一种缓解无监督句子表征的过度平滑的方法 - 知乎
    可以这么说，over-smoothing就是训练好的句子表征模型存在TokSim和SetSim过度偏高的问题，导致学习的句子有点趋同，差异性不够。 为此，本篇论文的核心出发点就是要缓解over-smoothing，而选择优化的方向是SetSim。 解决的思路是：基于之前对比学习框架的基础上，增加不同层之间的对比，拉开 相邻层 之间表征的趋同性。 先说下，常见对比学习在句子表征上的定义为： 其中， h_i,h_i^+ 代表句子x和它的正样本 x^+ 在模型最后一层的表征向量，正样本可利用dropout，句子增删改的方式来形成。 N为batch-size大小， \tau 温度控制参数， \psi 为相似度计算函数。 在上述基础上，文中将对比学习重新定义为：
  • Oversmoothing in GNNs: why does it happen so fast? (and do popular . . .
    Oversmoothing is a well-known problem in message-passing GNNs, but how come it happens when a GNN only has 2-4 layers?
  • 47. Revisiting Oversmoothing in Deep GCNs - 知乎
    5 1 Conditional Over-smoothing Before Training 过平滑是指节点表示变得越来越相似，最终在多层图卷积后变得不可区分。 之前的文献 [16-18,15,35,19]已经讨论过，由于拉普拉斯平滑效应，深度GCN架构会导致过平滑。 主要原因总结在定理1中 (证明见附录D)。





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