Multi-View Attribute Graph Convolution Networks for Clustering(MAGCN)论文学习笔记 1.论文背景 图神经网络(GNNs)在处理图结构数据方面取得了相当大的成就。然而: (1)现有的方法不能将可学习的权值分配给邻域内的不同节点, (2)并且由于同时忽略了节点属性和图重构,缺乏鲁棒性。 (3)对于不同视图之间的一致性关系...
Multi-view Attributed Graph Clustering论文阅读笔记 1.论文背景 多视图图聚类在过去的几年中得到了广泛的研究。然而,现有的方法在两个主要方面仍然有局限性: (1)它们中的大多数不能处理同时具有属性和图的数据。目前,多视图属性图数据普遍存在,对有效的聚类方法的需求也越来越大。 (2)许多最先进的算法要么是浅层...
Li J, Lu G, Wu Z, et al. Multi-view representation model based on graph autoencoder[J]. Information Sciences, 2023, 632: 439-453. 摘要导读: 当一些数据的标签缺失的时候,图自编码器和图变分自编码器往往在节点聚类和连接划分的任务重能显示较为出色的性能。然而,现存的图表示学习忽略了数据多个模态...
认识到在处理相互冲突的多视图数据时显式提供决策结果和相关可靠性的重要性,指出一个新的可靠冲突多视图学习 (RCML) 问题。 提出了一种针对 RCML 问题的证据冲突多视图学习 (ECML) 方法。 在多视图融合阶段,提出一种冲突意见聚合策略,并从理论上证明了该策略可以精确地模拟多视图公共和视图特定可靠性的关系。 总体...
论文信息论文标题:Multi-view Contrastive Graph Clustering论文作者:Erlin Pan、Zhao Kang论文来源:2021, NeurIPS论文地址:download论文代码:download1 介绍本文贡献:使用Graph Filter 过滤了高阶噪声数据; 提出Graph Contrastive Regularizer 改善了视图的质量; ...
显然这是作者基于自己前序工作做的一次改进,上次的论文详情这里给出https://www.jianshu.com/p/5a3dc36d5639。相比于之前直接最大化 和 的互信息 在这个版本中加入了类簇对比损失,并且对对比的损失进行了升级。有兴趣的可以做一个简单的对比。总体来说,还是使用对比的方式进行视图融合以得到鲁棒的视图共享表示 ...
methods.Themulti-viewmethodsattempttoseekforasingleuni- fiedcommonspacesharedbyallviews.Incontrast,thetwo-view methods essentially can only obtain a common space for two views, but can also be extended to address multiple views problem by using pairwise (i.e., one-versus-one) strategy, i.e...
几篇论文实现代码: 《Multi-View Consistent Generative Adversarial Networks for 3D-aware Image Synthesis》(CVPR 2022) GitHub: github.com/Xuanmeng-Zhang/MVCGAN 《Multi-View Consistent Generative Adver...
论文笔记005-《Multi-view Knowledge Graph Embedding for Entity Alignment》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文解读:Multi-Task Learning with Multi-View Attention for Answer Selection and Knowledge Base Question 知识图谱问答的任务目标是在给定一个自然问句以及对应的知识库下,找到正确的答案(实体)。本文则通过多任务学习的框架,利用多视角注意力机制完成知识图谱问答任务。