IJCAIFeb, 2020

带有邻居交互的双线性图神经网络

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TL;DR本文提出了 Bilinear Graph Neural Network (BGNN) 作为一种新的图卷积运算符，它增加了邻居节点表示的成对交互，从而在半监督节点分类任务中提高了 GNN 的表示能力。实验结果表明，BGNN 模型的性能优于现有的 GNN 模型。
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发现论文，激发创造
  • Bi-GCN: 二元图卷积网络

    本文介绍了一种二进制图卷积神经网络（Bi-GCN），它将网络参数和输入节点特征进行二元化，并将原始矩阵乘法改为二进制运算以加速计算，并使用一种新的梯度逼近反向传播方法来训练我们的 Bi-GCN。实验表明，与全精度基线相比，Bi-GCN 在节省内存资源方面平均可以减少约 30 倍，并平均加速推理速度约 47 倍，并且该二进制方法还可以轻松应用于其他 GNNs。

    Oct, 2020

  • 正则化贝叶斯图卷积神经网络的邻域随机游走图采样

    本论文介绍了一种新算法 ——Bayesian Graph Convolutional Network using Neighborhood Random Walk Sampling (BGCN-NRWS)，使用基于 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 的图采样算法利用图结构，通过使用变分推断层来减少过拟合，并且在半监督节点分类方面与现有技术保持竞争性结果。

    Dec, 2021

  • 使用节点复制的贝叶斯图卷积神经网络

    本文介绍了一种基于复制节点的图形生成模型，将其纳入贝叶斯 GCNN 框架内，并利用节点特征和训练标签来推断图形拓扑结构，实验证明该算法在基准节点分类任务中表现优异。

    Nov, 2019

  • 二元图神经网络

    本论文探讨了将二值化技术应用于图神经网络的方法，并成功设计了能够在 Hamming 空间内快速构建动态图的模型，实现了在准确性轻微损失的代价下在嵌入式设备上取得了显著的存储空间和时间扩展的效果。

    Dec, 2020

  • GBK-GNN：用门控双核图神经网络建模同质性和异质性

    本文提出了一种基于 Bi-kernel 特征转换和选择门的 GNN 模型，其中使用两个核对同一阶段的节点进行建模，以更好地捕捉同质性和异质性信息。在各种数据集上的实验结果表明，该模型在同质性和异质性特性方面均显著优于现有 GNN 方法。

    Oct, 2021

  • 贝叶斯图卷积神经网络用于半监督分类

    本文提出一种贝叶斯图卷积神经网络的框架，用于在图结构数据上进行节点分类和矩阵补全任务，并采用一种迭代学习算法来提高模型性能，并在试验中展示了当训练数据少时，该方法提供更好的性能。

    Nov, 2018

  • 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

  • 双向传播推进的可扩展图神经网络

    本文介绍了一种名为 GBP 的可扩展的 GNN，使用本地化的双向传播过程来实现高效的训练与测试，理论分析表明其是第一种在预计算和训练阶段都实现了次线性时间复杂度的方法，并在大规模图上取得了最先进的性能。

    Oct, 2020

  • 图卷积神经网络学习什么？

    本文研究了 Graph Convolutional Neural Networks 在半监督节点分类中的表现。实验发现，节点的相似度和 GCN 的性能有正相关关系，并且 GCN 在同一类中节点邻居的一致性和唯一性对性能影响显著。

    Jul, 2022

  • Neo-GNNs: 邻域重叠感知的图神经网络在链接预测中的应用

    我们提出了一种名为邻域重叠感知图神经网络（Neo-GNNs）的方法，可以从邻接矩阵中学习有用的结构特征，预测链接，表现出比传统启发式方法更好的性能，可处理重叠的多跳邻域结构信息。

    Jun, 2022