本文提出一种名为 IGNN-Solver 的新型图神经网络求解器，通过利用小型 GNN 学习迭代更新来显著加速隐式图神经网络 (IGNN) 的推理速度，在保持精度的同时，尤其在大规模图上实现了 1.5 倍到 8 倍的加速，其创新之处在于利用图信息改进 Anderson 加速方法并高效训练求解器。
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| 知名互联网资讯博主 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 |
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