低秩图神经网络

抗噪且免调参

用低秩近似代替消息传播,从根本上规避过平滑与拓扑噪声敏感问题。

杨亮 · Qiuliang, Zhang · Runjie, Shi · Zhou, Wenmiao · Niu, Bingxin · 王川 · 操晓春 · 何东晓 · 王震 · 郭园方

2023

技术优势

拓扑噪声不再致命

模型仅用拓扑构建自我中心网络,而不在其上进行消息传播,因此对拓扑扰动不敏感。

零参数,免调参

核心操作是低秩近似,不含可学习参数,省去超参数搜索。

天然并行

每个节点的近似可以独立计算,适合大规模图上的并行加速。

应用场景