【摘 要】
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The existing graph convolution methods usually suffer high computational burdens,large memory requirements,and intractable batch-processing.In this paper,we propose a high-efficient variational gridded graph convolution network(VG-GCN)to encode non-regula
【机 构】
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KeyLaboratoryofIntelligentPerceptionandSystemsforHigh-DimensionalInformationofMinistryofEducation
【基金项目】
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supported by the Natural Science Foundation of Jiangsu Province(BK20190019,BK20190452),the National Natural Science Foundation of China(62072244,61906094),the Natural Science Foundation of Shandong Pr
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The existing graph convolution methods usually suffer high computational burdens,large memory requirements,and intractable batch-processing.In this paper,we propose a high-efficient variational gridded graph convolution network(VG-GCN)to encode non-regula
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