模型
Set2Set
一种用于集合输入的排列不变神经网络聚合机制，通过注意力机制迭代地聚合集合元素信息，常用于图表示学习
时间轴 (近 90 天)
10月21日
可学习的排列不变图上下文聚合机制（用加权平均和Set2Set实现）在CVRP100到CVRP20迁移上取得最大改进，约0.9个百分点。
待验证50%
10月21日
Set2Set是一种排列不变的图聚合模型，通过迭代注意力机制对集合元素进行加权求和，能够自适应捕捉元素重要性。
待验证50%
一种用于集合输入的排列不变神经网络聚合机制，通过注意力机制迭代地聚合集合元素信息，常用于图表示学习
可学习的排列不变图上下文聚合机制（用加权平均和Set2Set实现）在CVRP100到CVRP20迁移上取得最大改进，约0.9个百分点。
Set2Set是一种排列不变的图聚合模型，通过迭代注意力机制对集合元素进行加权求和，能够自适应捕捉元素重要性。