神經關係推論

深度分析

Diff‑prior：結合擴散模型的圖先驗提升神經關係推論

研究聚焦於神經關係推論中過於簡化的圖先驗問題，提出Diff‑prior以擴散模型校正編碼器的邊緣logits，提升邊緣後驗的決斷性與校準度，實驗顯示結構推論精度明顯提升。同時在多個NRI系列模型上驗證，顯著降低預測不確定性。為未來圖神經網路的可解釋性提供新方向。