ICLRNov, 2015

在线图构建的卷积神经网络半监督学习

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TL;DR本文提出了一种适用于深度卷积神经网络的在线构建图形的半监督学习算法，以利用未标记数据提高监督学习的泛化能力。与传统的半监督学习方法相比，我们的方法使用基于网格输出的动态构建图形来更新网络，获得更好的效果。
发现论文，激发创造
  • 图卷积网络的半监督分类

    本研究提出了一种可扩展的半监督学习方法，该方法基于一种直接作用于图形的高效卷积神经网络变体，通过局部一阶逼近实现了谱图卷积的选择，其模型在节点数量上线性地扩展并学习编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示，在引用网络和知识图数据集上的若干实验中，证明了我们的方法的明显优越性。

    Sep, 2016

  • 基于图的半监督学习的对比与生成图卷积网络

    本文提出了一种新颖的基于图卷积网络的 SSL 算法，通过利用数据相似性和图结构来丰富监督信号，从而改善了现有方法的性能。该算法通过设计半监督对比损失和图生成损失提取潜在的关系，并在各种实际数据集上取得了显著的分类性能，与现有最先进的方法进行了比较。

    Sep, 2020

  • 基于图滤波的高效半监督学习

    提出了一种基于图滤波器的半监督学习框架，能够将数据特征作为图信号注入图相似性中，并使用低通滤波器从图信号中抽取有用的数据表示，从而实现标签高效的半监督学习，同时能够改善现有的图卷积网络和标签传播方法的建模能力和减少模型复杂度。

    Jan, 2019

  • 半监督学习中图卷积网络的深入洞察

    本文研究机器学习领域的图半监督学习，提出了基于图卷积网络的深度学习方法，解决了图卷积网络机制不清晰及需要大量标注数据的问题，并针对浅层结构的限制提出了弱监督训练的方法。经过广泛实验验证，研究结果具有实际应用价值。

    Jan, 2018

  • 从聚类假设到图卷积：重新思考基于图的半监督学习

    本文通过在统一的优化框架中理论讨论了传统浅层学习方法与基于图卷积网络（GCNs）的关系，并提出了三种简单但强大的图卷积方法，包括有监督方法 OGC 以及两种无监督方法 GGC 和其多尺度版本 GGCM，最后通过大量实验证明了我们方法的有效性。

    Sep, 2023

  • 贝叶斯图卷积神经网络用于半监督分类

    本文提出一种贝叶斯图卷积神经网络的框架，用于在图结构数据上进行节点分类和矩阵补全任务，并采用一种迭代学习算法来提高模型性能，并在试验中展示了当训练数据少时，该方法提供更好的性能。

    Nov, 2018

  • 半监督学习的图拉普拉斯正则化图卷积网络

    本文提出了一种图拉普拉斯图卷积网络 (gLGCN) 方法，该方法通过编码图结构和节点特征同时保持局部不变性约束，用于图数据表示和半监督分类，并在实验中证明了其有效性。

    Sep, 2018

  • 一种统一的生成模型用于图学习算法：标签传播、图卷积和组合

    本文提出了一个马尔可夫随机场模型来统一解释半监督学习中的标签传播和图神经网络算法， 并给出了一个新的算法叫做线性图卷积， 在实际数据上表现出色。

    Jan, 2021

  • 高效学习图形进行半监督学习

    本研究提出了一种利用多个数据集学习半监督学习图的算法，最终实现了在已知图或者未知图的情况下提高计算效率。

    Jun, 2023

  • 基于置信度的图卷积网络用于半监督学习

    本文提出了 ConfGCN，并使用其估计的置信度来在邻域聚合期间检测节点之间的相互影响，从而获得了各向异性的能力，从而在标准基准测试中超过了现有技术水平的基线，以解决基于 GCN 的设置下缺乏置信度评估的问题。

    Jan, 2019