图神经网络(GNN)彻底改变了基于图的机器学习,但其繁重的计算需求给实际工业应用中的延迟敏感边缘设备带来了挑战。为此,出现了一种新的方法,统称为GNN-to-MLP 知识蒸馏。他们的目标是将 GNN 学习的知识转移给更高效的 MLP 学生,从而提供更快、资源效率更高的推理,同时保持与 GNN 相比的竞争性能。 然而,这些方法在...
然而,也因为 MLP 不依赖于邻居信息,导致 MLP 的表现通常比 GNN差。这里我们提出一个问题:我们能否在 GNN 和 MLP 之间架起一座桥梁,既能享受 MLP 的低延迟和无图依赖性,又能达到和 GNN 表现得一样好? 即,这篇文章想要构建一个模型,这个模型既有 MLP 的低延迟和无图依赖性的优点,又可以达到和 GNN 相同的...
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个数据集中的6个取得最佳或第二佳性能,在大规模COLLAB数据集上表现尤其出色。 推理加速:在归纳设置下,将SimMLP与现有加速方法(如量化、剪枝和邻居采样等)比较,SimMLP通过消除邻域获取过程...
l研究了不同的机器学习模型,包括用于AD分类的多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)和图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)。该模型在来自ADNI数据集的MRI-T1WI数据上进行训练,并进行了各种实验。基于GNN的节点分类模型在NC/MCI/AD分类上的准确率为90.18%。 l对正常对照(Normal Controls,NC),sMCI和pMCI的识别进行...
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。
方法:MLPInit MLPInit 的基本思想非常简单:我们采用收敛的 PeerMLP 的权重来初始化 GNN,然后对 GNN 进行微调。具体而言, 1. 构建对应的 PeerMLP:为待训练的 GNN 创建一个具有相同可训练权重的 MLP; 2. 训练 PeerMLP 至收敛; 3. 用 PeerMLP 的收敛权重来初始化 GNN; ...
Paper tables with annotated results for Teach Harder, Learn Poorer: Rethinking Hard Sample Distillation for GNN-to-MLP Knowledge Distillation
LOGS第2023/06/03期|| 上海交通大学杨晨晓:连接MLP与GNN:探 03:08 09:10 32:11
近些年,一些NLP研究者尝试利用GNN来做一些NLP相关的任务。但是,ACL2022一篇论文的实验结果:一个1024的MLP,击败了几乎所有的GNN模型。 上述结论来自"Bag-of-Words vs. Graph vs. Sequence in Text Classification: Questioning the Necessity of Text-Graphs and the Surprising Strength of a Wide MLP" ...
This study evaluated different modeling approaches consisting of Graph Neural Networks (GNN), Multilayer Perceptron (MLP), and traditional Machine Learning (ML) algorithms. The Random Forest (RF) model stands out as the optimal performer, manifesting superior efficacy through the at...