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论文第二次阅读笔记

news 2026/2/10 0:40:13

摘要学习

存在问题：目前流行的图神经网络仅通过欧几里得几何及其相关的向量空间操作来建模数据，存在局限性
我们通过提出一种数学上有根据的图卷积网络（GCN）的推广，将其扩展到常曲率空间（或其乘积空间），从而填补了这一空白。
一是引入一种统一的形式主义，可以在所有常曲率几何之间平滑过渡。

引入学习

图卷积网络GCN

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图拉普拉斯矩

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归一化

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拉普拉斯特征值和特征向量

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拉普拉斯特征值的应用（ 图神经网络（GNN））

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GCN结构

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机器学习中的欧几里得几何

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黎曼几何

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黎曼度量：简单概括就是每个不同曲率下的内积，当曲率为0时，就是常见的内积。黎曼度量定义了长度、角度、曲率

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