arXiv · cs.AI· Adarsh Jamadandi, Nicolas Keriven, Aline Roumy·· 14 小时前
当边独立性失效：带潜在社交性先验的联合图扩散模型
When Edge Independence Fails: Joint Graph Diffusion with Latent Sociability Priors
AI 导读
针对离散图扩散模型因独立边更新导致终端先验必为 E-R 随机图、大图极限下 GNN 去噪器难以有效去噪的问题，研究者提出潜在社交性先验（LSP）与联合扩散过程，让潜在节点社交性变量与图结构协同演化，在移除边独立性的同时保持可交换性。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org