2. 图元核方法(Graphlet Kernel) 基本思想 图元核方法的基本思想是对图网络中的图元(Graphlet)进行计数从而得到图的特征向量表示,进而利用该向量表示计算内积来衡量图之间的相似度。 图元(Graphlet) 阅读过“节点水平特征提取方法”文章的朋友对“图元”概念应该还有印象,这里的图元定义与之前介绍的图元稍有差别,
这篇论文是由 acm computing survey 2024 年发布的最新图机器学习综述,涵盖图核,子图挖掘,RNN,GNN,pooling等多项重要技术,题为《State of the Art and Potentialities of Graph-level Learning》。该论文系统回顾并总结了图层级学习(Graph-level Learning)领域的发展历程与关键技术。图层级学习作为处理整张图的分类、...
Graph-level tasksLow-resource scenariosTransfer learningContrastive learningDue to insufficient supervision and the gap between pre-training pretext tasks and downstream tasks, transferring pre-trained graph neural networks (GNNs) to downstream tasks in low-resource scenarios remains challenging. In this ...
In graph-level representation learning tasks, graph neural networks have received much attention for their powerful feature learning capabilities. However,
感谢蚂蚁的优秀项目~ chunk-level retrieval和graph-level retrieval的区别是什么,graph-level retrieval应该是通过图谱查询的数据结果,chunk-level retrieval是通过向量数据库召回的数据。他们是如何融合到最终结果里的,从向量数据库召唤的结果会影响最终回答的可信度吗...
such as node classification (Liu et al., 2021, Yang et al., 2023, Zhang et al., 2024), which predominantly utilize Graph Convolutional Networks (GCNs) (Kipf & Welling, 2017) to create node representations for subsequent tasks, graph classification tasks demand comprehensive graph-level represent...
VFX Graph - Level Up Effects - Vol. 1 GP Gabriel Aguiar Prod (暂无评分) (39) $10 增值税将在结算时计算 许可证类型:Single Entity 一个实体 适用于个人或小型企业。 多个实体 适用于大型企业或多用户。 退款政策 该资源受Unity资源商店退款政策约束。有关详细信息,请参见《最终用户许可协议》(EULA)...
GraphLoG在大量未标记图上进行预训练，然后在下游任务上进行微调。实验在化学和生物基准数据集上证明了方法的有效性，化学领域的6个任务中优于其他自监督图方法，平均ROC-AUC性能提升2.1%。框架包含局部实例结构学习和全局语义结构学习两部分。局部结构学习保持数据映射的局部相似性，全局结构学习通过层次模型...
我们试图通过最大化 graph-level 和 patch-level 表示之间的互信息来获得图表示。 局部表示和全局表示: 本文互信息估计器(mutual information (MI) estimator)是 全局vs 局部: 其中: 对于上述互信息估计器,本文采用 Jensen-Shannon MI estimator 替代:
Paper tables with annotated results for Motif-Consistent Counterfactuals with Adversarial Refinement for Graph-Level Anomaly Detection