Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding 阅读笔记
我的博客链接 0. 总览 0.1 文章是关于什么的？（what？） 图卷积网络，属性图嵌入，自适应学习，拉布拉斯平滑 0.2 要解决什么问题？（why？|challenge） 已经存在的GCN-based 模型有三个主要缺陷： 作者实验显示图卷积网络的滤波器和权重矩阵的纠缠会损害性能和鲁棒性。 作者表明在这些方法中的图卷积滤波器是广义拉普拉斯平滑滤波器的特例，但它们并没有保留最佳的低通特性。 现有
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