Mar, 2017

具有图卷积神经网络的稳健空间滤波

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TL;DR本文介绍了一种基于图卷积神经网络的新型神经学习框架并探讨了其在处理结构化和非结构化分类问题方面的应用，证明该方法在文档和分子分类问题方面具有国际领先水平。
convolutional neural networksheterogeneous datagraph-cnnsstructured and unstructured classification problemsdocument and molecule classification problems
发现论文，激发创造
  • 快速局部谱滤波的图卷积神经网络

    该研究将卷积神经网络推广到高维不规则图像中，通过谱图理论提出了一种卷积滤波器设计方法，在保持线性和常数学习复杂度的同时，实现了对任意图结构的卷积作用，成功在图像识别领域实现了局部、平稳、组合特征的学习。

    Jun, 2016

  • 自适应图卷积神经网络

    本研究提出了一种基于自适应图的距离度量学习的广义灵活图卷积神经网络（Graph CNNs），在九个图结构数据集上，实现了收敛速度和预测精度方面的显著性能提升。

    Jan, 2018

  • 基于节点可变图滤波器的卷积神经网络

    本文介绍了一种基于图的 CNN 架构，采用节点变化的 GF 代替传统卷积，通过局部操作提取不同的本地特征，以解决在不规则域中信号处理的问题，并在综合实验中进行了测试。

    Oct, 2017

  • 基于图的卷积神经网络

    本文研究基于图信号处理和卷积定理的图卷积神经网络方法，利用图傅里叶变换和谱乘法构建卷积和池化层，使用代数多重网格方法降低图分辨率，以深度学习方式解决机器学习中的空间不规则问题。实验结果表明，该方法在手写数字分类问题上的成绩优于传统 CNN 方法。

    Sep, 2016

  • 图表，卷积和神经网络：从图滤波器到图神经网络

    本文利用图信号处理来表征图神经网络（GNNs）的表征空间，讨论了图卷积滤波器在 GNNs 中的作用，并展示了这类滤波器所建立的任何架构都具有置换等变性和对网络拓扑的稳定性的基本属性。然后，我们讨论了扩展了边变量和自回归移动平均图滤波器的 GNNs 以及它们的属性，并最终研究了在推荐系统和学习机器人群体的分散式控制器中使用 GNNs 的相关研究。

    Mar, 2020

  • 核图卷积神经网络

    本文旨在利用图形核函数解决图形数据处理问题，通过选取合适的滤波器、池化层以及前馈神经网络进行特征学习，最终在十个基准数据集的七个中达到了优异的表现。

    Oct, 2017

  • 卷积神经网络在图结构数据上的推广

    本研究介绍了一种卷积神经网络的泛化方法，使其适用于图形结构数据，使用随机游走揭示输入数据内部关系，通过学习底层图将其应用于许多标准分类或回归问题。

    Apr, 2017

  • 大规模可学习的图卷积网络

    通过使用可学习的图卷积层 (LGCL) 和子图训练方法，本论文解决了卷积神经网络在处理通用图像数据时的困难，提高了基于节点分类任务的准确率和效率。

    Aug, 2018

  • 学习用于图形的卷积神经网络

    该研究提出了一种学习卷积神经网络用于任意图形的框架，以提取本地连接区域。使用公认的基准数据集，我们证明了学习特征表示与最先进的图形核心竞争，并且计算效率很高。

    May, 2016

  • 使用二维卷积神经网络进行图形分类

    本文提出了一种新的方式将图形表示为多通道图像结构，并使用普通 2D 卷积神经网络来处理，该方法比现有图形核和图形 CNN 模型更准确且时间复杂度更小，适用于多种真实数据集。

    Jul, 2017