论文浅尝 | GEOM-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks

论文笔记整理：毕祯，浙江大学硕士，研究方向：知识图谱、自然语言处理。          动机 消息传递神经网络（MPNN）已成功应用于现实世界中的各种应用中。但是MPNN聚合器的两个基本弱点限制了它们表示图结构数据的能力：丢失了邻域中节点的结构信息，并且缺乏捕获散布图中的长期依赖关系的能力。很少有研究从不同角度注意到这些缺点。从对经典神经网络和网络几何的观察中，该文章提出了一种新颖的图神经网络几何

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