链接预测:将SimMLP与MLP、GNN和LLP等方法进行比较,使用Cora、Citeseer和Pubmed作为基准数据集,结果表明SimMLP在所有三个数据集上都取得了最佳性能,尤其在Cora和Citeseer上有显著提升。 图分类:将SimMLP与监督GNN(如GIN)、自监督GNN(如WL核、DGK等)以及基于KL散度损失实现的MLP学习方法进行比较,结果显示SimMLP在7个...
我们利用 AdaBoosting 来获得多个 MLP 学生的集体力量,进一步增强 MLP 学生的泛化能力和表现。为了实现这一目标,我们采用SAMME(使用多类指数损失函数的阶段加法建模)算法,该算法是标准两类 AdaBoost 的扩展,提出KD-SAMME算法,用于将 MLP 学生组合到G2M 的背景。 在KD-SAMME 中,我们依靠 KL 散度来计算加权误差 e ...
此外,任意函数 g 都可分解为 。 引入多层感知机来学习函数 ,便可得到 GIN 最终的基于 SUM+MLP 的聚合函数: MLP 可以近似拟合任何函数; 第一次迭代时,如果输入的是 One-hot 编码,在求和前不需要用 MLP,因为 Ont-hot 向量求和后依旧是单射的; 3.2 READOUT 我们知道 READOUT 函数的作用是将图中节点的 Embe...
具体来说,我们用教师 GNN 为每个节点生成它的软目标(soft targets),然后我们用真实标签(true label/ground truth)和教师 GNN 生成的软目标来训练学生 MLP。GLNN 的目标函数如公式 1 所示,其中是权重参数,是真实标签和学生 MLP 预测出的标签的交叉熵(cross-entropy)函数,是 KL 散度(KL-divergence)。 ▲ 公式1...
同等算力成本下，ViG也与最先进的CNN、ViT和MLP相比，性能也能超越或表现相当。在目标检测和实例分割测试上，ViG表现也与同等规模的Swin Transformer相当。最后，研究团队希望这项工作能作为GNN在通用视觉任务上的基础架构，Pytorch版本和Mindspore版本代码都会分别开源。论文地址：http://arxiv.org/abs/2206.00272 开源...
前面我们说过节点,边,图的属性就是一堆向量,也就是前面说的表格数据,处理向量用MLP就可以了,当然你也可以用其他网络,如上图,节点,边,图各有一个MLP,所有点参数共享,也就是所有点共用一个MLP,所有边共用一个MLP。 另外,Layner n+1与上一层相比,图的连接性没变,只改变了属性。也就是可以继续使用初始的邻接...
杨等人最近的工作以及随后发表的 Zhang 等人的工作,展示了这种简单的基于 logit 的 KD 理念对于开发资源高效的 GNN 的强大功能:他们将富有表现力的 GNN 训练为教师模型,并使用 KD 将知识转移给 MLP 学生,以便在节点特征和图结构高度相关的情况下更容易部署。这个想法可以扩展到上一节中的 SGC 或 SIGN 等图形...
从原则上来说，MLP 可以学到一个单射函数。但是在第二层和更高层中，节点嵌入将会变得不合理。一个很容易得到的例子是，嵌入的总和可能并不再是单射函数（例如，拥有一个嵌入等于 2 的邻居，或者有一两个嵌入等于 1 的邻居）。因此，如果 MLP 和嵌入的和都是单射函数，那么 GIN 就和 WL 算法同样强大了。...
DAGFM能够对各种显式特征交互模型进行近乎无损的压缩,然而其无法有效地对MLP等隐式特征交互结构进行知识提取。因此,我们将DAGFM与MLP进行结合得到一个通用的蒸馏模型。结果显示,其能够对xDeepFM,DCNV2,AutoInt+以及FiBiNet等兼具显式与隐式的交互...
随着噪声水平的增加,我们在图4中可以看到,GCN、Logistic回归(LR)和MLP更容易对噪声进行过拟合。另一方面,gfNN和SGC对噪声的容忍度差不多。 图过滤器的表现力 图5:基于两个圆形图案生成的500个数据样本的决策边界 表2:随机train/val/test分段的平均测试精度(5次) 总结 很少有工作涉及GCN架构的限制。Kawamoto等人...