上图分别为 Rook's 4x4 和 Shrikhande 图。假设目标链接为蓝色节点对。2-FWL测试无法区分两个链接,而使用上述的 labeing trick 后,1-WL 测试即可区分两个链接。 缺点 当然,labeling trick 也有一些缺点。最大的缺点在于,它的时间复杂度相当高:每计算一个目标链接,它就需要重新标注一遍图,再在诱导出的图上重...
在这里,这些转换是由GATE(Graph attention auto-encoders)建模的。为了缓解不同 之间的异质差距,并更好地对齐潜在表示,作者在所提出的SGCMC中建立了一个多视图共享的自动编码器。 【 In order to relieve the heterogeneous gap between different and better align latent representation, we build a multi-view sh...
论文提出了一种名为BiGraphNet的GNN架构,它的两个重要特点如下: 通过显式地划分开输入节点和输出节点,BiGraphNet使得GNN能够支持一些有效的优化操作,如粗图卷积(coarsened graph convolutions),类似与CNN中跨步卷积的操作;还有输入多个图的卷积操作以及图展开(unpooling),这些都可被用于诸如图自编码器(graph autoenco...
图形注意力模型(Graph Attention Model)(GAM) 图自动编码器(Graph Autoencoders) Graph Autoencoder (GAE)和Adversarially Regularized Graph Autoencoder (ARGA) 图自编码器的其它变体有: 具有反向正则化自动编码器的网络表示Network Representations with Adversarially Regularized Autoencoders (NetRA) 用于图表示的深度...
为了填补这一空缺,我们提出了一个基于图形自动编码器的多媒体推荐模型(Content-aware Multimedia Recommendation Model with Graph Autoencoder (GraphCAR)),把信息丰富的多媒体内容和用户-项目交互结合起来。具体来说,用户项目交互、用户属性和多媒体内容(图形、视频、音频等),作为自动编码器的输入,为每个用户生成项目偏...
Graph Attentional Autoencoder Self-training Clustering2.1 Graph Attentional Autoencoder2.1.1 GAT encoder首先:衡量 nodenode ii 的邻居 NiNi 对于节点 ii 的影响,采用图注意力机制:zl+1i=σ(∑j∈NiαijWzlj)(1)zil+1=σ(∑j∈NiαijWzjl)(1)其中:αijαij is the attention coefficient that ...
论文标题:Graph Masked Autoencoders with Transformers论文作者:Sixiao Zhang, Hongxu Chen, Haoran Yang, Xiangguo Sun, Philip S. Yu, Guandong Xu论文来源:2022, ArXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction提出目的:深层Tramsformer 的困难; 指数级的内存消耗;...
Alex Bronstein, Michael Bronstein, Deformable Shape Completion with Graph Convolutional Autoencoders,...
提出的CMGEC,主要由三个部分组成 : Multiple Graph Auto-Encoder(M-GAE), Multi-view Mutual Information Maximization module (MMIM), and Graph Fusion Network (GFN). M-GAE Multi-Graph Attention Fusion Encoder 每个视图都对应一个GCN层,以 作为输入得到第一层的 ...
图神经网络最初由 Franco Scarselli 和 Marco Gori 等人提出,在之后的十几年里被不断扩展,先后发展出了图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、 图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Graph Autoencoders)、图生成网络( Graph Generative Networks) 和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks...