GLL可微图学习层论文更新至v3

Jason Brown等作者发布论文新版本v3，提出GLL——一种可微图学习层，通过伴随方法推导反向传播方程，将相似图构建与基于图拉普拉斯的标签传播整合进神经网络层，用于替代分类任务中的投影头和softmax激活函数。 该论文为预印本，共58页、12图，已投稿《机器学习研究杂志》；作者在版本说明中称v2增加了若干新实验并改进了表述。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。