Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 9 октября 2026 года] Название: PANDA: Предварительное наведение внимания на архитектуру PDF HTML (экспериментальное) резюме: Hypergraph Neural Networks (HNS), предназначенное для моделирования отношений с более высоким порядком, помимо двухсторонних взаимодействий, обычно полагаясь либо на фиксированные структурные веса, либо на нормальное внимание. Фиксированные весы могут распространять вводящие в заблуждение данные в гетерофилических режимах, а нормализация делает коэффициенты внимания конкурентоспособными в том смысле, что при использовании системы передачи сообщений увеличение веса одного отправителя должно уменьшить вес других в одном и том же наборе агрегирования. Наш главный вклад заключается в внедрении PANDA (Приоритизированная архитектура двухпутных патчей), вводной системы для двухэтапного сообщения, проходящего через HNN, которая применяется как к неуправляемым, так и к режиссерам. Основной путь пересекается между известными принимающими нормализованными данными о внимании и структурными показателями, в то время как неконкурентоспособный (ненормализованный) вспомогательный маршрут позволяет каждому отправителю представлять свою собственную трансформированную информацию. Мы также показываем, что с фиксированными структурными коэффициентами PANDA восстанавливает определённый оператор перегонки, оцененный комплексом и принятый в ходе предыдущих работ. В четырех HNN, охватывающих пространственные и спектральные…
PANDA: Архитектура, направленная ранее
arXiv: 2610.13635v1 Аннонс Тип: новое резюме: Hypergraph Neural Networks (HNS), предназначенное для моделирования отношений с более высоким порядком, помимо двухсторонних взаимодействий, обычно полагается либо на фиксированные структурные веса, либо на нормализованное внимание. Фиксированные весы могут распространять вводящие в заблуждение данные в гетерофилических режимах, а нормализация делает коэффициенты внимания конкурентоспособными в том смысле, что при использовании системы передачи сообщений увеличение веса одного отправителя должно уменьшить вес других в одном и том же наборе агрегирования. Наш главный вклад заключается в внедрении PANDA (Приоритизированная архитектура двухпутных патчей), вводной системы для двухэтапного сообщения, проходящего через HNN, которая применяется как к неуправляемым, так и к режиссерам. Основной путь пересекается между известными принимающими нормализованными данными о внимании и структурными показателями, в то время как неконкурентоспособный (ненормализованный) вспомогательный маршрут позволяет каждому отправителю представлять свою собственную трансформированную информацию. Мы также показываем, что при фиксированных структурных коэффициентах ПА