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官方账号arXiv cs.LG@Mostafa Haghir Chehreghani
推荐理由：这篇文章用加噪声的办法治GNN过平滑，从数学上给你保证不塌缩，还和残差连接、归一化这些老办法做了对比。
高斯扰动
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7月31日
11:02
该论文研究向循环图神经网络每步传播后注入独立高斯噪声的架构，并将其分析为随机动力系统。在标准全局收缩假设下，作者证明隐藏表示构成几何遍历的马尔可夫链，存在唯一不变概率测度。主要理论结果给出平稳状态Dirichlet能量的显式正下界，该下界与噪声方差和图的谱间隙成正比。这从理论上保证了平稳表示不会塌缩到常量流形，即渐近过平滑被严格防止。实验在线性和非线性循环GNN上验证了理论预测，呈现稳态分布及能量对噪声强度的依赖关系。