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Randomized ising models for graph node representation
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AI
DOI：10.1016/j.neucom.2026.133195.png)
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摘要
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• 基于Ising模型的全新图存储库，适用于物理实现。
• 关于零温度和存在热噪声情况下的收敛性定理。
• 在节点分类任务上的精度与GESNs和完全训练的GNNs相当。
• 对热噪声的鲁棒性以及存储库设计影响的分析。
Keyword:
Ising models
graph reservoir
node classification
thermal noise
graph representation
期刊
IF:
6.5
论文数:
2.5W
被引数:
6.5W
机构
引用论文
Network of time-multiplexed optical parametric oscillators as a coherent Ising machine.png)
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