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引言 图神经网络〔Graph Neural Networks，GNN〕在近年来受到广泛关注，其超强表征学习本事使其在诸多领域中取得显著成果，可是，GNN在处理复杂图数据时仍面对一些挑战，比方说如何有效地利用图结构信息以及如何提高模型泛化本事等，本文将深入探讨如何设计GNN中适应性邻接矩阵与自适应学习
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