文献[2]中对各经典工作的梳理如下表所示,其中Learning表示是否需要训练;TASK中GC表示图分类,NC为节点分类;TARGET中N表示节点,E表示边,NF表示节点属性;BLACK-BOX表示是否只需要接触到待解释模型的输入输出即可;DESIGN表示是否针对GNN模型/图数据做了特殊设计。 经典GNN可解释性工作整理[2] GraphLime: Local Interpretable...
GNN的一般step-wise结构在第4节中给出。第6节从理论和实证两个方面对GNN方法进行了分析。在第5节中，我们介绍了几个在GNN研究中常用的数据集，然后是第7节，介绍了GNN的一些流行应用。第8节总结了在基于GNN的图任务解决方案中仍然存在的尚未解决的问题。最后，在第9部分，我们总结了这项工作。参考资料：https:...
GNN可解释性方法总结如下：1. 识别重要子图的方法： GNNExplainer：在原始图数据中识别关键节点、边及属性。 RelEx：同样用于识别图数据中的重要元素。 GISST：另一种识别关键子图的方法。 PGMExplainer：基于概率图模型识别重要子图。 SubgraphX：通过蒙特卡洛搜索树直接寻找重要子图。2. 生成图数据的方法：...
GNN可解释方法可从不同角度分类：识别重要子图：在原始图数据中识别关键元素，如节点、边及属性，相关方法有GNNExplainer、RelEx、GISST、PGM-Explainer、SubgraphX。生成图数据：基于重要部分构造新图，方法包括PGExplainer、XGNN、SGGNN、ShadowCast。中间层注入：将领域知识编码入模型框架，此类方法与具体应用场...
9.4 参考文献 书名:深入浅出图神经网络:GNN原理解析 作者名:刘忠雨 李彦霖 周洋 本章字数:386字 更新时间:2025-02-24 15:59:54首页 书籍详情 目录 听书 加入书架 字号 背景 手机阅读举报 后续精彩内容,请登录阅读上QQ阅读APP看书,第一时间看更新 登录订阅本章 >...
GNN文献 Learning Human-Object Interactions by Graph Parsing Neural Networks (ECCV 2018) 本文研究了图像和视频中人-物交互(HOI)的检测和识别问题。本文介绍了图解析神经网络(GPNN),它是一种端到端可微的结构知识集成框架。对于给定的场景,GPNN推断一个解析图,该解析图包括i)由邻接矩阵表示的HOI图结构,以及ii)...
是第t步的attention矩阵,后面将会用self attention方法得到这个矩阵。这个attention好像是没有根据edge做mask的,我也不是很清楚他的物理含义是什么。作者用GNN的层数比作热扩散的时间步,就有: 根据这个式子推导出图卷积的公式。作者还讨论了explicit schemes和implicit schemes等不同的图卷积方法来加速,不过我看不懂。。
是不是有好多人退学了..我看很多人IP都不在江西了参考文献[1]ksngnn.是不是有好多人退学了[EB/OL].南昌大学吧,2024好不容易发个氵贴,快来氵
此论文引出等变图神经网络中的基本概念,并结合在药物研发领域中发表的文献,来分析讨论等变图神经网络的巨大应用价值,作者分析现有方法并将其分为三组,以了解如何表示 GNN 中的消息传递和聚合。还总结了基准以及相关数据集,以方便后期研究方法开发和实验评估。还提供了对未来潜在方向的展望。
相关文献总数 109465 (/次) 2,00002,0004,0006,0008,000L1997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021 (/年) 文献信息 篇名 再生稻高产栽培技术的探讨 来源期刊 赣南农技通讯 学科 农学 关键词 水稻再生栽培产量 年,卷(期) gnnjtx,(1) 所属期刊栏目 研究方向 页码...