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研究者提出MGP图拓扑描述子

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AI 综述

Jorge Luiz Franco等研究者提出消息传递图持续性(MGP),把消息传递融入图过滤过程:每个过滤步骤用当前子图更新节点嵌入并关联持续事件,节点嵌入同时决定持续计算中连通分量的代表。 作者称,MGP 在图同构下不变,且严格强于其所扩展的持续同调(PH)类描述符。在表达性基准及多个图分类与回归数据集上,MGP 在多数数据集上优于其他 PH 类描述符。

AI 根据报道生成 · 44 分钟前更新

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11月5日
  1. arXiv cs.AI
    消息传递图持续性(MGP):将消息传递融入图过滤的拓扑描述符

    研究者提出消息传递图持续性(MGP),将消息传递融入图过滤过程,每个过滤步骤用当前子图更新节点嵌入并关联持续事件,节点嵌入同时决定持续计算中连通分量的代表。MGP 被证明在图同构下不变,且严格强于其所扩展的 PH 类描述符。在表达性基准及多个图分类与回归数据集上,MGP 在多数数据集上优于其他 PH 类描述符。

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