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Emory提出最新PolygonGNN框架:可捕捉通用多边形内外的空间关系 | KDD 2024

PolygonGNN是一种新型框架,用于学习包括单一和多重多边形在内的多边形几何体的表征,它通过异质可见图来捕捉多边形内外的空间关系,并利用图神经网络有效处理这些关系,以提高计算效率和泛化能力。该框架在五个数据集上表现出色,证明了其在捕捉多边形几何体有用表征方面的有效性。

来自主题: AI技术研报
4841 点击    2024-08-21 18:27