Graph Classification: 对整个图进行分类。 Node Clustering: 根据连接性将相似的节点分组。 Link Prediction: 预测缺失的链接。 Influence Maximization: 识别有影响的节点。 Extending Convolutions to Graphs 卷积神经网络在图像中提取特征方面是非常强大的。而图像本身可以看作是一种非常规则的网格状结构的图,其中单个像...
Graph Classification: 对整个图进行分类。 Node Clustering: 根据连接性将相似的节点分组。 Link Prediction: 预测缺失的链接。 Influence Maximization: 识别有影响的节点。 Extending Convolutions to Graphs 卷积神经网络在图像中提取特征方面是非常强大的。而图像本身可以看作是一种非常规则的网格状结构的图,其中单个像...
Wang J, Feng S, Lyu G, et al. SURER: Structure-Adaptive Unified Graph Neural Network for Multi-View Clustering[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2024, 38(14): 15520-15527. 摘要翻译 深度多视图图聚类(Deep Multi-view Graph Clustering,DMGC)旨在利用从多视图数...
Learnable Hierarchical Clustering:我们聚类方法的关键是聚类中心的定义和差异函数。我们注意到,注意力图本身提供了一种度量相似性的方法,其中两个特征之间的注意力权重根据其查询和关键向量确定,如下所示: \alpha_{i, j}=\frac{\exp \left(\text { query }_i \cdot k_{e y_j}\right)}{\sum_k \exp \...
3.1 Clustering algorithm for graph formation 比较了无监督聚类和监督聚类 最后得出结论,无监督聚类会影响cluster的纯度,因此使用监督聚类,以提高cluster的纯度;监督聚类可以对S3DIS数据集2.6million点形成10^3个cluster。与对点云进行随机降采样相比,这种point到cluster的转换可以大幅度减少点云的size,同时会从原始点云中...
Graph Neural Networks周末速成 CS224W:Spectral Clustering CS224W:Graph Representation Learning CS224W:Graph Neural Networks CS224W:Applications of Graph Neural Networks Graph Neural Network (2/2) Refer: 课件:http://web.stanford.edu/class/cs224w/...
data-miningawesomedeep-learningcommunity-detectionsurveynetwork-embeddinggraph-clusteringgraph-embeddingdeep-neural-networkgraph-neural-networksnetwork-representation-learninggraph-neural-network UpdatedDec 31, 2023 Implementation of E(n)-Equivariant Graph Neural Networks, in Pytorch ...
In this paper, we propose a novel Multi-View Attribute GraphConvolution Networks for Clustering (MAGCN), a general method to multi-view graph neural network. (提出了什么) MAGCN is designed with dual encoders that reconstruct the extracted features in high dimensions and integrate the low dimensi...
发表于 IJCAI 2021 的论文 Graph Debiased Contrastive Learning with Joint Representation Clustering 认为图对比学习过程中,随机采样的负例存在大量的 false-negative 样例。本文提出的方法在训练过程中同时进行聚类,根据聚类的结果生成伪标签,并根据伪标签决定选择哪些负例。
Node drop pooling: Graph U-net中的Top-K池化 Node clustering pooling: DiffPool 图粗粒化在链路预测中的应用 概述:基于h跳封闭子图的图粗粒化 Weisfeiler-Lehman Neural Machine (WLNM) SEAL框架 A Multi-Scale Approach for Graph Link Prediction