简述:论文提出了一种新的简单而鲁棒的图神经网络(GNN)模型EvenNet,该模型在频域中设计并对应于一个偶数多项式图滤波器。通过在空间和频域的理论分析,作者发现忽略奇数跳邻居可以提高GNN的鲁棒性。实验结果表明,EvenNet在泛化同质和异质图方面优于全阶模型,并且在对抗结构攻击时无需引入额外的计算成本,同时在传统的节点...
本文研究解决预训练和微调图神经网络在图挖掘任务中的结构一致性问题。作者发现预训练图与微调图之间的结构差异主要源于生成模式的不一致。为此,本文作者提出了G-TUNING方法,通过调整预训练图神经网络,有效地保持了微调图的生成模式。 通过理论分析证明了存在一组替代图谱基,利用它们的线性组合可以高效地近似微调图的生成...
这是一篇开创性论文,首次提出了图神经网络(GNN)的概念和基本框架。这篇论文为处理图结构数据的神经网络模型奠定了基础,为后续GNNs的发展和应用提供了启示和方向,对图神经网络领域产生了深远的影响。 《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》 被引用次数:5313 该论文深入探讨了图神经网络(GNNs)的发展历程...
图神经网络 SGC:Simplifying graph Convolutional Networks Kevin...发表于GNN 图... 图神经网络10-GraphSAGE论文全面解读 致Grea...发表于图神经网络... 机器视觉图像分割文献综述 本文罗列了及state-of-art文章,主要关注的是用深度学习进行图像分割,image segmentation。查看更多的文献综述,参阅 https://github.com...
1 GraphSAGE论文简介 此文提出的方法叫GraphSAGE,针对的问题是之前的网络表示学习的transductive,从而提出了一个inductive的GraphSAGE算法。GraphSAGE同时利用节点特征信息和结构信息得到Graph Embedding的映射,相比之前的方法,之前都是保存了映射后的结果,而GraphSAGE保存了生成embedding的映射,可扩展性更强,对于节点分类和链接预...
近年来,图神经网络(GNNs)也取得了显著进展。GNN是一类适用于图领域的深度学习技术,在许多任务中表现出令人鼓舞的性能。尽管已有研究尝试将GNN应用于KG相关任务,但模型功能设计、可扩展性问题、因传导性而只能预测训练中观察到的实体的局限性,以及...
另一个是调控网络,它描述了不同基因如何相互作用以增强或抑制某些细胞功能。图神经网络(GNN)可以处理基于图的信息以进行预测。在在 2022 年 3 月 23 日的《Nature Machine Intelligence》的一篇论文中,Xue Jiawei 团队基于全球 30 个城市的城市道路网...
目前大多数图神经网络GNN在图分类这项任务中,遵循learning to attend这种模式,这能够最大程度学习图数据与标签之间的关系。 但是这种范式使得模型学习到的映射是基于统计相关性的,忽略了数据之间的因果关系,没有区分特征的因果效应和非因果效应,这会导致模型将非因果特征作为捷径特征,将其用来进行预测。
有充分的理由研究图数据。从分子(通过化学键连接的原子图)一直到大脑的连接体结构(通过突触连接的神经元图),图是描述各个组织层次的生物体的通用语言。同样,人类感兴趣的最相关的人工构造,从交通网络(由道路连接的交叉口图)到社交网络(由友谊链接连接的用户图),最好用图来推理。
届时,中国人民大学高瓴人工智能学院准聘助理教授、博导黄文炳将首先进行主题为《几何机器学习方法及其在科学任务上的应用》的精彩分享,然后四篇论文作者将分别介绍不同技术在具体科学任务上的应用表现。 几何机器学习方法及其在科学任务上的应用 分享摘要:本报告从对称性的角度,梳理当前以图神经网络为代表的几何机器学习的...