本文利用迁移学习中的元学习来进行图上的少样本学习,提出了一个Graph Few-shot Learning模型GFL。首先GFL 使用一个以 GNN 为主体的图自动编码器来学习每个节点的表示;其次,为了更好地捕捉全局信息,对属于同类的所有示例的建立了一个关系结构,并通过将原型 GNN 应用于关系结构来学习该类的原型;文章还通过层次图表示...
ST-Meta Graph Reconstruction进一步设计用于通过重建不同城市的结构关系来进行结构感知元训练。 ST-GFSL 的端到端学习过程遵循基于MAML的episode learning。通过模拟目标城市的小样本场景,对批量的小样本训练任务进行采样,得到适应性强的基础模型。 Spatio-Temporal Neural Network 时空神经网络(STNN)可以分为特征提取器和...
本文探索了在图数据上进行少样本学习的挑战，提出了一种称为Graph Few-shot Learning (GFL) 的创新方法。GFL 基于迁移学习，特别是元学习，以解决图上半监督节点分类问题，尤其适用于标记节点数量有限的情况。该方法通过图神经网络（GNN）自动编码器学习每个节点表示，同时构建一个关系结构以更好地捕捉全局...
背景：现有机器学习算法要求大量样本，对数据不足的城市不适用。城市间的相似性提示我们考虑跨城市知识转移，减轻数据收集负担，提升智慧城市建设效率。目标：本文探索跨城市知识转移在基于图的小样本学习场景中的应用，同时分析多城市知识转移的影响。面临挑战：贡献：我们以时空图为模型基础，表示为[公式]。[...
论文阅读笔记《Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning》 核心思想 本文采用基于图神经网络的算法实现了小样本学习任务,先前基于GNN的方法通常是基于节点标签框架,隐式地建立类内相似性和类间差异性的模型。而本文提出的边标签图卷...差异性,利用图神经网络实现小样本学习任务算法评价 本文提出的算...
《Few-shot learning with graph neural networks》: 首先构建一张图 【图中支持集和查询集都紧密结合在一起】 输入节点使用嵌入特征(经过一个卷积神经网络的输出)和给定的标签信息(one-hot 编码)进行表示 通过迭代更新邻域聚合的节点特征用于对无标签的查询集进行分类 ...
graph neural network(GNN)few-shot learningNumerous meta-learning methods focus on the few-shot learning issue,yet most of them assume that various tasks have a shared embedding space,so the generalization ability of the trained model is limited.In order to solve the aforementioned problem,a task...
《Graph Few-shot Learning via Knowledge Transfer》H Yao, C Zhang, Y Wei, M Jiang, S Wang, J Huang, N V. Chawla, Z Li [Pennsylvania State University & University of Notre Dame & Tencent AI Lab] (2019)O网页链接view:O网页链接 ...
们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。 爱上一匹野马 (泛化能力),可我的家里没有草原 (海量数据) 。 Learning类型 分为: Zero-shot Learning、One-shot Learning、Few-shot Learning、传统 Learning。 Zero-shot 从零开始构建现代计算机--第一章,01-用与非门实现与戓非 ...
又到了更新论文阅读的时间啦!十月中旬了 还是毫无思绪毫无进展的科研卑微人士真的心态越来越好了。 论文名称:Few-Shot Learning with Graph Neura...