arXiv 机器学习· Sammuel R. Silva, Vander L. S. Freitas, Gladston Moreira, Eduardo J. S. Luz, Rodrigo Silva·· 6 小时前AI 评分33
HCPN-GCN：基于圆锥几何扩展分层原型网络用于持续图学习
HCPN-GCN: Scaling Hierarchical Prototype Networks with Cone Geometry for Continual Graph Learning
AI 导读
研究人员提出持续图学习模型 HCPN-GCN，采用图卷积网络（GCN）替代线性特征提取器，并引入圆锥几何原型与多样性正则化目标。在 6 个持续图学习 benchmark 上，该模型在保持接近零遗忘的同时提升了平均分类准确率，且相比原 HPN 减少了约 30x 原子原型，实现了更紧凑有效的类层次记忆表征。
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