Jul, 2019

基于频谱的有向图卷积网络

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TL;DR本文提出了一种改进的基于谱的图卷积网络，通过利用重新定义的拉普拉斯矩阵改进传播模型，可以直接处理定向图，并在半监督节点分类任务中表现出比当前最先进的方法更好的效果。
graph convolutional networksdirected graphsemi-supervised classificationlaplaciansstate-of-the-art methods
发现论文，激发创造
  • 有向图卷积网络

    本研究提出了一种名为 DGCN 的新型 GCN 模型，通过利用一阶和二阶接近度来将其扩展到有向图，可以保留有向图的连接属性并扩展卷积操作的感受野，实验证明只用 DGCNs 可编码更多有用的图信息并在推广到其他模型时提高性能。

    Apr, 2020

  • 分子中的关系发现和融合的光谱多图网络

    本文探讨了谱图卷积网络（GCNs）在变量图结构和大小的情况下解决图分类任务的效力，提出了一种从多关系图中学习的新型多图网络，并成功地在多个化学分类基准测试中取得了竞争性的结果。

    Nov, 2018

  • 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

  • 谱图神经网络调研

    本文总结了谱图神经网络的最新发展，包括模型、理论和应用等方面的内容，其中介绍了谱性 GNN 能够捕捉全局信息，并具有更好的可表达性和可解释性。通过对现有谱性 GNN 的分析，本文梳理了主要理论结果和应用，最后进行了定量实验来评估几种常见的谱性 GNN 模型，为未来的研究提出了一些方向。

    Feb, 2023

  • HoloNets：光谱卷积扩展到有向图

    在图学习领域中，传统智慧认为谱卷积网络只能在无向图上部署：只有在这种情况下，才能保证存在一个明确定义的图傅里叶变换，以便在空间域和频谱域之间进行信息翻译。然而，我们通过使用复分析和谱理论中的某些高级工具，证明了这种对图傅里叶变换的依赖是多余的，并将谱卷积扩展到了有向图上。我们提供了对新开发的滤波器的频率响应解释，研究了用于表示滤波器的基函数的影响，并讨论了网络所基于的特征算子之间的相互作用。为了彻底测试所开发的理论，我们在真实的环境中进行了实验，展示了有向谱卷积网络在许多数据集上对异质节点分类提供了最新的最优结果，并且与基准线相比，可以在不同拓扑扰动的分辨率尺度下保持稳定。

    Oct, 2023

  • 图卷积网络的半监督分类

    本研究提出了一种可扩展的半监督学习方法，该方法基于一种直接作用于图形的高效卷积神经网络变体，通过局部一阶逼近实现了谱图卷积的选择，其模型在节点数量上线性地扩展并学习编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示，在引用网络和知识图数据集上的若干实验中，证明了我们的方法的明显优越性。

    Sep, 2016

  • 空间图卷积网络

    提出了 Spatial Graph Convolutional Network (SGCN) 来改进 Graph Convolutional Networks (GCNs)，SGCN 利用了空间特征来有效地学习从自然定位的图形中，经过实验证明，SGCN 优于现有的图形方法在图像分类和化学任务上的表现。

    Sep, 2019

  • 通过图幂加强图卷积网络

    通过挑战经典的图形拉普拉斯算子，设计出一种可以证明在频谱域内具有鲁棒性的新卷积算子，它被纳入 GCN 体系结构中以改善其表达能力和可解释性，同时通过将原始图形扩展到一系列图形，提出了一种鲁棒的训练范式，以鼓励跨越具有一系列空间和频谱特征的图形的可转移性，这些方法在广泛的实验中得到证明，可以同时提高在良性和对抗性情况下的性能。

    May, 2019

  • 半监督学习的图拉普拉斯正则化图卷积网络

    本文提出了一种图拉普拉斯图卷积网络 (gLGCN) 方法，该方法通过编码图结构和节点特征同时保持局部不变性约束，用于图数据表示和半监督分类，并在实验中证明了其有效性。

    Sep, 2018

  • 图上的谱网络和局部连接网络

    本文探讨了如何将卷积神经网络推广到更广泛的定义域上。作者提出了两种构造方法，分别基于分层聚类和图拉普拉斯谱。结果表明，在低维图形上，可以实现独立于输入尺寸的卷积层学习，从而实现高效的深度网络结构。

    Dec, 2013