IJCAIFeb, 2019

可扩展图自编码器的退化框架

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TL;DR该论文提出了一个基于图退化概念的图自编码器和图变分自编码器的扩展框架，它可以训练只用稠密节点子集的模型而不是整个图。结合一个简单但有效的传播机制，方法可显著提高可扩展性和训练速度，并在多种现有图自编码器和图变分自编码器的变体上进行了评估和讨论。实验结果表明，该方法在大规模图上具有与其他流行的节点嵌入方法相当的性能。
graph autoencodersgraph degeneracypropagation mechanismscalabilitynode embeddings
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 变分图自编码器

    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。

    Nov, 2016

  • 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

  • D-VAE：一种用于有向无环图的变分自编码器

    该研究论文介绍了一种基于深度生成模型的有向无环图变分自编码器，利用图神经网络异步消息传递编码 DAG 的计算，达到了搜索性能更好的 DAG 的目的，并在神经网络结构搜索和贝叶斯网络结构学习等任务中证明了其有效性。

    Apr, 2019

  • 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

  • DefenseVGAE: 通过变分图自编码器防御图数据的对抗攻击

    本文提出了 DefenseVGAE 框架，利用变分图自编码器 (VGAEs) 重建图的结构来防御图神经网络 (GNNs) 在面对对抗性攻击时的鲁棒性，实验证明其在不同威胁模型下具有很强的有效性。

    Jun, 2020

  • 可扩展的分解层次变分自编码器训练

    本文介绍一种基于变分推断的分层生成过程的因式分解分层变分自编码器（FHVAE）模型，该模型在许多语音应用方面已被证明可行，但其原始论文中提出的训练算法不适用于规模更大的数据集。本文提出了一种分层采样训练算法来解决这一问题，并对不同类型的数据集进行了全面评估，证明了我们提出的算法对所有数据集都表现出所需的特性。

    Apr, 2018

  • NeVAE：分子图形的深度生成模型

    本文提出了一种适用于分子结构的、特别设计了多项技术创新的变分自编码器，并发展了一个梯度优化算法用于优化其生成分子的能力，实验结果表明该模型比多种现有模型更能够有效地发现合理、多样且新颖的分子。

    Feb, 2018