zhang-yd

摘要： 1. 论文介绍 论文题目：LLM Agents Are the Antidote to Walled Gardens 论文领域：AI Agent 论文发表：2025 arxiv 论文地位：白皮书性质的论文（主要是观察类的论文，借助翻译完成） 论文背景： 2. 论文摘要 虽然互联网的核心基础设施被设计 阅读全文

摘要： 1. 论文介绍 论文题目：On the Bottleneck of Graph Neural Networks and its Practical Implications 论文领域：图神经网络，图结构学习 论文发表：ICLR 2021 论文背景： 2. 论文摘要 自提出图神经网络（GNN）以来，训 阅读全文

摘要： 1. 论文介绍 论文题目：Order Learning – An Overview 论文领域：顺序学习的综述 论文发表：APSIPA Transactions on Signal and Information Processing 2023 论文背景： 2. 论文摘要 顺序学习是通过比较对象来学习 阅读全文

摘要： 1. 论文介绍 论文题目：Order Learning and Its Application to Age Estimation 论文代码：https://github.com/changsukim-ku/order-learning 论文发布： ICLR 2020 论文官方： https://i 阅读全文

摘要： 1. 论文介绍 论文题目： Dirichlet Energy Constrained Learning for Deep Graph Neural Networks 论文领域：图神经网络 论文发表：ICLR 2021 论文背景： 2. 论文摘要 图神经网络（GNNs）有效地集成了深层结构和拓扑结构建 阅读全文

摘要： 1. 论文介绍 论文题目：Deep Graph Infomax 论文发表： ICLR 2019 论文领域：图神经网络，无监督学习 论文背景： 2. 论文摘要 我们提出了深度图Infomax（DGI），这是一种以无监督方式学习图结构数据中节点表示的通用方法。DGI依赖于让局部表示和相应的图高阶的摘要信 阅读全文

摘要： 1. 论文介绍 论文题目：Revisiting Over-smoothing and Over-squashing Using Ollivier-Ricci Curvature 论文领域：图神经网络 论文发表：ICML 2023 论文代码：https://github.com/hieubkvn123 阅读全文

摘要： 1. 论文介绍 论文题目：Deep Convolutional Networks on Graph-Structured Data 论文领域：图神经网络 论文发表：NIPS 2015 论文背景： 2. 论文摘要 深度学习最近的成功主要依赖于卷积网络，它利用了图像、声音和视频数据的基本统计特性：局部平 阅读全文

摘要： 1. 论文介绍 论文题目：Disentangled Graph Spectral Domain Adaptation 论文发表：ICML 2025 论文领域：图神经网络，非监督域适应，迁移学习 论文背景： 2. 论文摘要 分布转移和标签的缺乏阻止了图学习方法，特别是图神经网络（GNNs）的跨域推广。 阅读全文

摘要： 1. 论文介绍 论文题目：Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks 论文领域：图神经网络 论文发表：ICML 2018 论文背景： 2. 论文摘要 最近用于图的表示学习的深度学习方法遵循邻域聚合过程。我们分析了 阅读全文