突破性新理论解锁图神经网络潜力

research#nlp🔬 Research|分析: 2026年2月20日 05:02
发布: 2026年2月20日 05:00
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ArXiv Stats ML

分析

这项研究在理解图神经网络 (GNN) 在半监督学习中的力量方面迈出了重要的一步。 通过提供严格的理论框架,研究人员不仅解释了 GNN 的成功,而且阐明了它们的局限性,为更有效的应用铺平了道路。
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"对于具有线性图卷积和深度ReLU读出的GNN的最小二乘估计,我们证明了一个尖锐的非渐近风险界限,它分离了近似误差、随机误差和优化误差。"
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ArXiv Stats ML2026年2月20日 05:00
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