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原標(biāo)題：Emory提出最新PolygonGNN框架：可捕捉通用多邊形內(nèi)外的空間關(guān)系 | KDD 2024
關(guān)鍵字：多邊形,表征,幾何,表示,節(jié)點(diǎn)
文章來源：新智元
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新智元報(bào)道編輯：LRST
【新智元導(dǎo)讀】PolygonGNN是一種新型框架，用于學(xué)習(xí)包括單一和多重多邊形在內(nèi)的多邊形幾何體的表征，它通過異質(zhì)可見圖來捕捉多邊形內(nèi)外的空間關(guān)系，并利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效處理這些關(guān)系，以提高計(jì)算效率和泛化能力。該框架在五個數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，證明了其在捕捉多邊形幾何體有用表征方面的有效性。圖像作為一種直觀普遍的數(shù)據(jù)類型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)場景中。圖像既可以表示自然界中物體，也可以表示建筑、機(jī)械部件等人造幾何物體。然而對于幾何物體來說，使用多邊形表示比圖像既節(jié)省空間又更加精確。多邊形表示幾何物體的例子
地圖上的建筑物：想象在二維地圖上有一座矩形房屋，當(dāng)作為圖像表示時(shí)，這幢房屋可能需要占用數(shù)百個像素，然而只有邊框的黑線才是有用的信息。多邊形表示只需記錄四個角的坐標(biāo)和它們的連接順序，就能準(zhǔn)確描繪出房屋的形狀。
雪花分形圖案：當(dāng)我們放大觀察分形深層結(jié)構(gòu)時(shí)，分形邊緣會變得模糊。而多邊形表示則可以輕松記錄任意多的坐標(biāo)點(diǎn)來展示深層的分形細(xì)節(jié)。
這些例子說明了，使用多邊形表示幾何物體比圖像更有優(yōu)勢，特別是在需要精確性和數(shù)據(jù)效率的場景中。
多邊形表征學(xué)習(xí)捕捉和編碼輸入多邊形幾何體

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