拓扑稳定图神经网络：跨域的经验鲁棒性

这项研究通过使用拓扑原理专注于图神经网络的稳定性，探索了人工智能鲁棒性的一个关键领域。 该研究跨领域的实证方法突出了其现实意义，可能导致更可靠的人工智能模型。

• •侧重于提高图神经网络的可靠性。
• •采用拓扑稳定技术以增强鲁棒性。
• •在各种应用领域进行了实证验证。