Apr, 2019

D-VAE：一种用于有向无环图的变分自编码器

PDF
TL;DR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。
directed acyclic graphsdeep generative modelsgraph neural networksneural architecture searchbayesian network structure learning
发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用解缠结构图自编码器学习网络表示

    我们介绍了 “解缠图自编码器” 和 “解缠变分图自编码器”（DGA 和 DVGA）的方法，其利用生成模型学习解缠表示，通过设计多通道信息传递层的解缠图卷积网络作为编码器，以及引入在不同潜在因素上的独立性约束，我们的方法在合成和真实数据集上实验表明其优越性。

    Feb, 2024

  • 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

  • 狄利克雷图变分自编码器

    本研究提出了基于 Dirichlet Graph Variational Autoencoder (DGVAE) 的图聚类成员资格作为潜在因素的方法，以连接基于 VAEs 的图生成和平衡图割，提供了一种理解和改进 VAEs 的图生成内部机制的新方法。

    Oct, 2020

  • DAG-GNN: 利用图神经网络学习 DAG 结构

    通过引入可变自动编码器的图神经网络模型，本文提出了一个生成模型，这个模型可以自然地处理离散和向量值变量，并通过在合成数据和基准数据集上进行实验，证明了方法的准确性和效果。

    Apr, 2019

  • 动态变分自编码器：综述

    本文对可变自编码器 (VAE) 拓展至处理序列数据的方法进行了综述，提出并讨论了动态变分自编码器 (DVAEs) 这一类模型，详细介绍了七种 DVAE 模型，并通过语音分析 - 重构任务的实验基准进行了验证，最后探讨了 DVAE 模型的重要问题和未来的研究方向。

    Aug, 2020

  • 约束图变分自编码器用于分子设计

    本文提出一种基于变分自编码的图结构模型，用于生成符合已有数据分布的化学分子结构，并通过实验数据分析表明该模型在分子生成任务上表现较好，同时使用合适的隐空间设计允许生成具备特定性质的分子。

    May, 2018

  • 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

  • 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

  • 基于图神经网络的概率生成模型在疾病基因预测中的应用

    本文研究使用 VGAE 和 C-VGAE 作为无监督的方法，利用图神经网络进行疾病 - 基因关联网络的潜在嵌入表示，进而解决疾病 - 基因预测问题，结果表明 VGAE 和 C-VGAE 方法具有很好的性能

    Jul, 2019