Feb, 2019

图形扭曲模块：分子图分析中增强图神经网络能力的辅助模块

PDF
TL;DR本文提出了一种辅助 GNN 的框架，可用于各种生物化学应用中，显著提高了 GNN 性能和表示能力，达到了流行分子图数据集的最先进性能。
graph neural networkchemical moleculesauxiliary modulerepresentation powerstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 灵活表示多模块图神经网络以实现更好的泛化

    本文研究了图神经网络的可扩展性和推广性，并提出了灵活的 GNNs 框架，通过多种节点更新函数和内部循环优化，使网络能够灵活适应新图并在多项推理任务中提高泛化能力。

    Sep, 2022

  • 基于分子力学驱动的多重图图神经网络用于分子结构

    该论文提出了一种基于分子力学的方法，通过将每个分子表示为一个双层多重图，并为每层提出相应的消息传递模块，设计了一种高效且表达能力强的分子结构图神经网络 MXMNet，可用于从分子结构预测物理化学性质，获得了优越的结果。

    Nov, 2020

  • 图神经网络的能力超出我们的想象

    本研究提出一种使用特殊算法和线性代数工具来分析图神经网络 (GNNs) 的表征能力的方法，证明 NNG 可以优于 Weisfeiler-Lehman 算法，同时在图同构和图分类等数据集上进行充分实验证明了这种新型的 GNN 架构更具表达力的特点。

    May, 2022

  • 自动图神经网络

    本研究提出自动设计深层 GNN 的方法，其中添加了新型的跳跃连接以促进特征重用和缓解梯度消失问题，并允许进化算法在演化过程中增加 GNN 层数来生成更深的网络，在 Cora、Citeseer、Pubmed 和 PPI 数据集上实验表明，GNNs 的生成结果具有最先进的性能。

    Nov, 2020

  • 图神经网络：方法和应用综述

    本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

    Dec, 2018

  • 动态图神经网络调查

    图神经网络已成为从图结构数据中有效挖掘和学习的强大工具，但大多数研究侧重于静态图，忽视了真实世界网络的动态特性，该论文提供了对基本概念、关键技术和最新动态图神经网络模型的全面综述。

    Apr, 2024

  • 图波神经网络

    我们提出了一种图波形神经网络（GWNN），通过使用图小波变换来解决以往依赖于图傅里叶变换的图谱卷积神经网络（CNN）方法的缺点，这些方法需要进行高计算成本的矩阵特征分解。与图傅里叶变换不同的是，图小波变换可以通过快速算法获得，无需矩阵特征分解。此外，图小波在顶点域中稀疏且局部化，可以提供高效性和良好的图卷积可解释性。经过实验，GWNN 在三个基准数据集上均明显优于以往的图谱 CNNs，在图半监督分类任务上具有更好的性能。

    Apr, 2019

  • 关于图神经网络和特征增强策略在社交网络分类中的能力

    本研究对四种图神经网络架构及五种节点人工特征进行分析，应用于分类任务，并比较它们在不同隐藏层维度下的性能。结果表明，高计算能力的 GNN 架构与信息丰富的人工特征对于性能表现起到平衡重要作用。

    Jan, 2024

  • Eigen-GNN: 一种用于保留图结构的插件的 GNN 插件

    Eigen-GNN 是一种简单而有效的插件模块，通过将 GNN 视为一种降维类型并扩展初始降维基础，将图结构的特征空间与 GNN 相集成，从而提高了 GNN 在保留图结构方面的能力，并在节点分类、链接预测和图同构测试等任务中表现出良好的灵活性和有效性。

    Jun, 2020

  • 深度图神经网络的系统综述：挑战、分类、架构、应用与生物信息学的潜在用途

    深度学习在图神经网络中的非欧几里得空间的生物信息学研究中具有潜在的优势，能够解决与生物相关的复杂图形问题。

    Nov, 2023