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Learning Graphs From Sets

47 · 发布于 2020-11-24 10:37:50

在本文中,作者提出一个用于学习Set2Graph函数的神经网络模型族,它既实用又具有最大表达能力(通用),也就是说,可以在紧凑集上逼近任意连续的Set2Graph函数。在不同的机器学习任务上测试作者的模型,包括在粒子物理学中的应用,发现它们对现有的基线有利。
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