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Sep, 2018
基于图高斯过程的贝叶斯半监督学习
Bayesian Semi-supervised Learning with Graph Gaussian Processes
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Yin Cheng Ng, Ricardo Silva
TL;DR
提出了一种基于高斯过程的贝叶斯方法对图中的半监督学习问题进行高效数据处理，与目前最先进的图神经网络相比，该模型表现出极强的竞争力，在标记稀少的主动学习实验中超越了神经网络，并且模型不需要验证数据集来控制过拟合。
Abstract
We propose a data-efficient
gaussian process
-based
bayesian approach
to the
semi-supervised learning
problem on graphs. The proposed model
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