arXiv · AI· Hantong Feng, Duxin Chen, Wenwu Yu·· 4 小时前AI 评分33
动态图学习中的预测维度：从复杂历史到轻量预测器 PreDyG
From Complex Histories to Simple Predictors: Predictive Dimension in Dynamic Graph Learning
AI 导读
研究人员提出轻量级动态图模型 PreDyG，其容量匹配内在预测维度，仅用 0.07% 参数即超越复杂基线模型。 该研究定义了内在预测维度，通过去除历史无关边际分布并分解预测残差算子来估算任务所需的有效自由度。 实验表明模型性能饱和主要由内在预测维度决定，证实了低维状态足以捕捉未来交互动态。
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