Fudan University（复旦大学）

Contrastive Learning for Semi-Supervised Deep Regression with Generalized Ordinal Rankings from Spectral Seriation

基于谱序列化通用序排名的半监督深度回归对比学习

Ce Wang, Weihang Dai, Hanru Bai, Xiaomeng Li

机构 * Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学电子与计算机工程系） ； School of Science, Sun Yat-sen University（中山大学科学学院） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学脑启发式智能科学与技术研究院） 纠错

AI总结 本文提出一种基于谱序列化通用序排名的半监督深度回归对比学习方法，通过引入标记样本和未标记样本构建特征相似性矩阵，提升模型鲁棒性。

Solving Oversmoothing in GNNs via Nonlocal Message Passing: Algebraic Smoothing and Depth Scalability

通过非局部消息传递解决图神经网络中的过度平滑问题：代数平滑与深度可扩展性

Weiqi Guan, Junlin He

机构 * School of Mathematical Sciences, Fudan University（复旦大学数学学院） 纠错

AI总结 本文提出一种基于Post-LN的非局部消息传递方法，通过代数平滑解决图神经网络中的过度平滑问题，并支持更深层网络，提升性能且无需额外参数。

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