GNN 需要可解释性解释 GNN 预测的挑战不同的 GNN 解释方GNNExplainer的直观解释使用 GNNExplainer 解释节点分类和图分类的实现 图卷积神经网络 (GCN)、GraphSAGE 和图注意网络 (GAT) 等 GNN 通过沿输入图的边缘递归传递神经消息，将节点特征信息与图结构相结合。同时结合图结构和特征信息会导致复杂的模型； 因此，解...
定量评估XAI方法在图神经网络中的可解释性 为了定量评估XAI方法在图神经网络中的可解释性,研究人员在五个基准数据集上评估了六种常用的可解释性方法与四种图神经网络的组合,如图2所示。当比较不同图神经网络的可解释性能时,CMPNN得到了最高的Attribution-AUROC值(0.671), 而 GraphNET 和GAT分别排名第2和第3。当...
在该项研究中,研究人员提出了一种用于fMRI分析的可解释图神经网络BrainGNN。BrainGNN将神经图像构建的图形作为输入,然后输出预测结果和解释结果。研究者将BrainGNN应用于生物点和HCP fMRI数据集发现由于其内置的可解释性,BrainGNN不仅在预测方面比其他方法表现得更好,而且还能检测出与预测相关的显著大脑区域,并发现大脑社区...
为了实现该归纳偏好,文章提出了一个可解释的异质相互作用图神经网络(EHIGN)用于PLA预测。EHIGN的核心设计包括如下四个方面: 将复合物建模为异质图,包括配体内部、蛋白质内部、配体与蛋白质间及蛋白质与配体间四种类型的原子间相互作用,如图3(a)所示。 EHIGN使用异质相互作用图神经网络(HIGN)从四种类型的原子间相互...
GNN 需要可解释性 解释GNN 预测的挑战 不同的 GNN 解释方 GNNExplainer的直观解释 使用GNNExplainer 解释节点分类和图分类的实现 图卷积神经网络(GCN)、GraphSAGE 和图注意网络 (GAT) 等 GNN 通过沿输入图的边缘递归传递神经消息,将节点特征信息与图结构相结合。
解释GNN 预测的挑战 不同的 GNN 解释方 GNNExplainer的直观解释 使用GNNExplainer 解释节点分类和图分类的实现 图卷积神经网络 (GCN)、GraphSAGE 和图注意网络 (GAT) 等 GNN 通过沿输入图的边缘递归传递神经消息,将节点特征信息与图结构相...
本文深入探讨可信图神经网络(GNNs)的四大关键特性:隐私保护、鲁棒性、公平性和可解释性。通过简明扼要的解析和生动的实例,为非专业读者揭示GNNs在实际应用中的挑战与解决方案。
来自悉尼科技大学最新《可解释图神经网络研究》综述,重点研究可解释图神经网络,并基于可解释方法对其进行分类。 图神经网络(GNNs)已经证明了对图数据的预测性能的显著提高。与此同时,这些模型做出的预测往往难以解释。在这方面,已经有很多人...
图7. AGAT模型的可解释性 图8. 高熵电催化剂绕过线性关系的限制 小结 综上所述,本文开发了深度图注意力神经网络(AGAT),模型在预测能量和受力的平均绝对误差分别为1.1 meV/atom 和54 meV/Å。AGAT模型提供了一种无需特征工程的端到端的方案。基于训练好的AGAT模型,作者预测了ORR中间体在RuRhPdIrPt和NiCoFeP...
GpKa是指一种基于图神经网络的pKa预测模型。为了进一步评价基于电子效应的数据增强方法的优势，作者将其作为基准进行比较。GpKa的网络架构与EEGpKa的下游pKa预测网络架构一样，区别在于前者训练时未采用数据增强方法。此外，为了研究训练集的大小对预测性能的影响，作者从原始训练集中分别选择了20%、33%和100%对模型进行...