共 2 篇相关文章
GNN电力负荷预测中,参数共享与邻居访问的增益常被混淆。本文介绍一套诊断协议,通过逐节点、共享网络和去边GNN三层对比,结合度保持重连,揭示边结构在多项数据集中并未贡献主要优势,为是否维护图结构提供实证依据。
GPEvac 是一种结合图神经网络(GNN)与 PPO 强化学习的自适应疏散系统,能在枪击事件中实时计算逃生路径,本地 CPU 上仅需 14.73 毫秒,显著降低威胁暴露风险。