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This report consists of two parts associated with graph neural networks: generalization and graph structural learning. We first study the Rademacher complexity of GNNs, as one of independent-algorithm...
Abstract: Random coding, along with various standard techniques such as coded time-sharing, superposition coding, ratesplitting and binning, are traditionally used in obtaining achievable rate regions...
Concepts revolving around "displaced cones" are used to extend the ideas of nondominated solutions in multiobjective programming. Necessary and sufficient conditions are formed around the additive mod...

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