该方法核心的部分为 Learnable graph augmentation,该部分由一个 GNNencoder 和 一个 MLP 组成,该工作中 MLP 使用的是两个线性层和一个 Relu 激活函数来引入了非线性因素,原图和增广图都是使用的加入了自信息的邻接矩阵,将原图和经过可学习增广...
如何显式地混合节点之间的结构信息仍是一个有待研究的问题。 2. Applications of Graph Data Augmentationin Deep Graph Learning GraphDA 主要是为了 optimal graph learning 和 low-resourcegraph learning 问题。 2.1 GraphDA for Optimal Graph Learning 分为两级:Optimal Structure Learning,Optimal Feature Learning...
Learnable graph augmentation 该方法核心的部分为 Learnable graph augmentation,该部分由一个 GNNencoder 和 一个 MLP 组成,该工作中 MLP 使用的是两个线性层和一个 Relu 激活函数来引入了非线性因素,原图和增广图都是使用的加入了自信息的邻接矩阵,将原图和经过可学习增广器后得到的增广图用共享参数的 GNNencoder...
还指出了GraphCL与最近提出的对比学习方法之间的联系,通过对图结构数据的重新解释,我们证明了GraphCL可以被重新定义为一个通用框架,统一了一大类图结构数据的对比学习方法 The role of data augmentation in Graph Contrastive Learning 这一节评估并合理化了图形结构数据的数据增强在我们的GraphCL框架中的作用。实验是在...
图数据增广(Graph Data Augmentation)近期进展 本文旨在简要总结近期在graph领域新提出的数据增广方法,带领读者了解图数据增广的基本定义和最新进展。 1 简介 近年来,以数据为驱动的推理在数据增广技术的引进后,泛化能力和模型性能方面得到了显着提升。数据增广技术通过创建现有数据的合理变体而无需额外的真实标签来增加...
1 Techniques of Graph Data Augmentation 定义:G=(A,X)G=(A,X),A∈{0,1}n×nA∈{0,1}n×n,X∈Rn×dX∈Rn×d,y∈Rny∈Rn GraphDA 在于找到一个映射函数fθ:G→~G=(~A,~X)fθ:G→G~=(A~,X~)来丰富图信息。 基于属性图的 GraphDA 可以分为: ...
图数据增强( Graph data augmentation) 数据扩充是在不影响语义标签的情况下,通过一定的变换产生新颖、逼真的合理数据,我们重点放在图级别的扩充,在原图\(G\)的基础上扩充成一个增广图\(\hat{G}\),其中增广图在预定义原图的条件下的服从扩充分布 节点丢失(Node dropping): 在给定图\(G\)的情况下,节点丢弃将...
In this paper, we study the problem of graph data augmentation for Graph Convolutional Network (GCN) in the context of improving the node embeddings for semi-supervised node classification. Specifically, we conduct cosine similarity based cross operation on the original features to create new graph ...
论文标题:*G-Mixup: Graph Data Augmentation for Graph Classification* 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2202.07179.pdf 作者团队:Xiaotian Han,Zhimeng Jian,Ninghao Liu,Xia Hu 论文标题:*Local Augmentation for Graph Neural Networks* 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2109.03856.pdf ...
Data in Emergent Distributed Environments）上发表的论文：Designing Highly Scalable Graph Database ...