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图卷积网络抗拓扑攻击的鲁棒训练方法研究
【摘 要】
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受到深度神经网络在自然语言处理、计算机视觉等领域成功应用的鼓舞,围绕图数据的图神经网络研究也引起了广泛的关注,并逐渐将之应用到推荐和广告等领域,其中以图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GCN)最具代表。GCN通过“传递-汇聚”机制捕捉非欧式空间的邻域信息从而获得了更强的特征提取能力,但另—方面也使得它严重依赖于纯净的拓扑结构而难以在实际环境下推广,因而如何提升模
【机 构】
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中国科学技术大学
【出 处】
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中国科学技术大学
【发表日期】
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2021年08期
【基金项目】
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其他文献
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