<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Reaction-Diffusion on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/reaction-diffusion/</link><description>Recent content in Reaction-Diffusion on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 14 Aug 2024 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/reaction-diffusion/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>偏微分方程与机器学习（八）：反应扩散系统与 GNN</title><link>https://www.chenk.top/zh/pde-ml/08-%E5%8F%8D%E5%BA%94%E6%89%A9%E6%95%A3%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%8Egnn/</link><pubDate>Wed, 14 Aug 2024 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/pde-ml/08-%E5%8F%8D%E5%BA%94%E6%89%A9%E6%95%A3%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%8Egnn/</guid><description>&lt;p>深层 GNN 大家都见过它崩——堆到十几层之后所有节点的 embedding 几乎一样，模型“糊掉”了。这个现象有个名字叫 &lt;strong>over-smoothing&lt;/strong>，背后的数学原因其实非常干净：&lt;strong>GNN 的消息传递本质上就是图上的扩散方程&lt;/strong>，扩散到最后所有节点都收敛到同一个常数。&lt;/p></description></item></channel></rss>