Distilling Graph Geometry: Knowledge Gap from GNNs to MLPs
Esta tendência é relevante para empreendedores brasileiros porque permite treinar modelos de MLP que capturam a essência de GNNs, viabilizando aplicações em larga escala sem a necessidade de grafos em tempo de inferência. Isso reduz custos computacionais e simplifica a implantação, ideal para startups que lidam com dados relacionais em setores como recomendações, fraudes e saúde. A técnica também...
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