NIPSNov, 2016

变分图自编码器

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TL;DR本文提出可变图自编码器 (VGAE) 框架，用于处理基于变分自编码器 (VAE) 的图结构数据无监督学习模型。该模型基于潜在变量，能够学习图的可解释的潜在表示。在引文网络的链接预测任务中，我们使用图卷积网络 (GCN) 编码器和内积解码器来展示该模型。与大多数现有的图结构数据和链接预测无监督学习模型相比，我们的模型可以自然地融入节点特征，从而在许多基准数据集上显著提高预测性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于变分图自编码器的归纳学习方法用于半监督分类

    提出了自标签增强的 VGAE 模型，包括自标签增强方法（SLAM），用于图的归纳学习，通过在模型训练中进行标签重建以利用标签信息，并采用节点遮盖方法生成伪标签来增强标签信息。实验证明在半监督学习设置下，我们的模型在节点分类上表现出明显的优势。

    Mar, 2024

  • 保持简单：无需图卷积网络的图自编码器

    本文提出一种替代图卷积网络 (GCN) 编码器的简单线性模型来学习节点的向量表示，并通过实验证明在多个现实世界的图中，如 Cora、Citeseer 和 Pubmed 引文网络上，其表现与基于 GCN 的模型相当，这结果对于评估复杂图自动编码器和变分自动编码器的实际实用价值具有重要意义。

    Oct, 2019

  • 基于一阶线性模型的简单高效图自编码器

    使用更简单的线性模型代替多层图卷积网络编码器学习节点的向量空间表示，在节点嵌入等任务上表现良好，提出对于复杂的图自编码器和变分自编码器反复使用这些基准数据集进行比较的问题。

    Jan, 2020

  • 变分循环自编码器

    该论文提出了一种模型 —— 变分循环自编码器（VRAE），结合了 RNN 和 SGVB 的优点，可用于针对大规模时间序列数据进行高效的无监督学习，将时间序列数据映射为潜在向量表示。该模型具有生成性，因此可以从潜空间的样本生成数据。此外，该模型能够利用无标记数据，通过初始化权重和网络状态，促进 RNN 的监督训练。

    Dec, 2014

  • 变分解缠图自编码器用于链接预测

    本文提出了一种新的框架 —— 解缠图自编码器 (DGAE) 和变分解缠图自编码器 (VDGAE)，利用解缠策略来提升链接预测的性能，该框架将表示解缠成对应于唯一潜在因素的多个通道，通过彼此独立的通道来增强不同潜在因素的独立性。

    Jun, 2023

  • 利用解缠结构图自编码器学习网络表示

    我们介绍了 “解缠图自编码器” 和 “解缠变分图自编码器”（DGA 和 DVGA）的方法，其利用生成模型学习解缠表示，通过设计多通道信息传递层的解缠图卷积网络作为编码器，以及引入在不同潜在因素上的独立性约束，我们的方法在合成和真实数据集上实验表明其优越性。

    Feb, 2024

  • 使用变分自编码器生成可解释的表示

    本文提出了一个框架，利用结构化图形模型在变分自动编码器（VAEs）的编码器中导出可解释的表达，使得在给定图形模型的结构限制下执行推理，并使用深度生成模型处理高维度的杂乱领域变得更容易。同时在无监督和半监督的情况下，通过变分目标进行端对端的学习。

    Nov, 2016

  • 基于重力灵感的有向链接预测图自编码器

    本研究针对自动编码器和变分自动编码器在处理有向图时的限制性，提出了一种基于引力的解码器方案，并在三个实际应用中对比实验表明，该方案取得了比基准方法更好的结果。

    May, 2019

  • 约束图变分自编码器用于分子设计

    本文提出一种基于变分自编码的图结构模型，用于生成符合已有数据分布的化学分子结构，并通过实验数据分析表明该模型在分子生成任务上表现较好，同时使用合适的隐空间设计允许生成具备特定性质的分子。

    May, 2018

  • GraphVAE: 使用变分自编码器生成小图

    本文提出一种基于变分自编码器的方法，通过直接输出预先定义大小的概率性的全连接图来解决学习图嵌入任务中的线性化困境，并在分子生成任务中进行了评估。

    Feb, 2018