暴力涨点！！！GNN+强化学习，全新融合新思路！！！
神经网络（GNN）与强化学习（RL）的结合，这是一个非常活跃的研究领域。SAC-CAI-EGCN： 结合了强化学习、因果推断和GNN的SDN路由方案，在GEANT2网络拓扑的实验中显示出显著的网络性能改进。MAG-GNN通过强化学习代理更新子图，找到具有最高区分力的子图集合，将子图枚举的指数复杂度降低为常数复杂度的子图搜索算法。MAG-GNN： 最新提出的MAG-GNN利用强化学习来提高GNN的效
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神经网络（GNN）与强化学习（RL）的结合，这是一个非常活跃的研究领域。 GNN能够处理图结构数据，而DRL擅长在动态环境中进行序列决策，两者结合可以开发出同时学习图结构表示和做出最优决策的智能模型 。
MAG-GNN： 最新提出的MAG-GNN利用强化学习来提高GNN的效率和表达力，在减少计算复杂度的同时，提升模型性能 。
MAG-GNN通过强化学习代理更新子图，找到具有最高区分力的子图集合，将子图枚举的指数复杂度降低为常数复杂度的子图搜索算法 。
SAC-CAI-EGCN： 结合了强化学习、因果推断和GNN的SDN路由方案，在GEANT2网络拓扑的实验中显示出显著的网络性能改进 。
AttackGNN： 一种新颖的RL代理程序，用于生成对抗性示例以欺骗GNN技术，对四种关键的硬件安全问题生成成功的对抗性示例 。在多个领域的应用潜力，包括金融欺诈检测、网络路由、硬件安全和疫苗分配等。这种结合不仅推动了图机器学习的研究进展，还促进了新算法和模型的创新。
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