大规模可学习的图卷积网络

Aug, 2018

Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks

Hongyang Gao, Zhengyang Wang, Shuiwang Ji

TL;DR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。

Abstract

convolutional neural networks (CNNs) have achieved great success on grid-like data such as images, but face tremendous challenges in learning from more generic data such as graphs. In CNNs, the trainable local filters enable the automatic extraction of high-level features. The computat

convolutional neural networks graph data learnable graph convolutional layer node classification sub-graph training method

发现论文，激发创造

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

具有图卷积神经网络的稳健空间滤波

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。

Mar, 2017

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

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

学习图形的同时进行训练：一种进化的图卷积神经网络

本文提出了更加普适和灵活的图卷积神经网络（EGCN），由任意形状的数据和它们的演化图拉普拉斯共同训练，以监督方式进行。通过对多个图结构数据集的大量实验，证明了此方法在加速参数拟合和显著提高预测精度方面具有优越性能。

Aug, 2017

学习图神经网络的自适应邻域

建立了一种可端到端学习的可微图生成器，用于动态构建拓扑结构和节点选择，应用于图卷积网络的轨迹预测、点云分类和节点分类等任务，提高了准确性。

Jul, 2023

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

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

可变形图卷积网络

本篇论文提出了一种新型的图卷积神经网络 Deformable GCNs，它可以在多个潜在空间适应性地执行卷积操作，并捕获节点之间的短 / 长距离依赖关系，从而处理异构性，并在六个异质性图数据集中实现节点分类任务的最佳性能。

Dec, 2021

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