Mar, 2020

带有全局注意力的 Permutohedral-GCN 图卷积网络

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TL;DR本文提出了一种具有全局注意机制的图卷积网络，能够选择性地关注和汇聚图中的任何节点，同时使用基于 Permutohedral 网络的近似高斯过滤技术实现全局汇聚方案，从而实现对节点分类性能的优化。
graph convolutional networksglobal attention mechanismnode embeddingsapproximate filtering methodnode classification
发现论文，激发创造
  • 用于半监督节点分类的分层图卷积网络

    本研究提出了一种新的深层分层图卷积网络 (H-GCN)，通过聚合结构相似的节点形成超节点，然后再将粗化的图细化到原始图以恢复每个节点的表达，从而扩大每个节点的感受野，能够获取更多的全局信息，并在各种公共基准测试图数据集上表现出强大的实证性能。

    Feb, 2019

  • 基于特征注意力的图卷积网络实现噪声鲁棒性学习

    本文提出了一个处理节点内容嘈杂且稀疏的特征关注图卷积学习框架，采用长短期记忆网络学习每个节点的密集表示，引入特征 - 注意机制，允许相邻节点学习和变化特征重要性，并使用基于谱的图卷积聚合过程，该方法在不同噪声水平下表现出优于现有方法的性能。

    Dec, 2019

  • 几何图卷积神经网络：Geom-GCN

    本文提出了一种新的基于几何学聚合的 aggregation 方案，包含三个模块：节点嵌入，结构化邻域和双层聚合，并将其实现到图卷积网络中，命名为 Geom-GCN。在多个开放数据集上的实验结果表明，Proposed Geom-GCN 已经达到了当前状态的最佳性能。

    Feb, 2020

  • 基于注意力机制的图卷积网络，融合潜在结构和多个特征

    本文提出了利用结构信息和多种注意力函数计算权重的关注型空间图卷积（AGC）方法以及基于该方法的用于分类和预测点云标签的图神经网络（GNN）模型，实验结果表明，所提出的 GNN 性能优于现有方法。

    Mar, 2023

  • 可变形图卷积网络

    本篇论文提出了一种新型的图卷积神经网络 Deformable GCNs，它可以在多个潜在空间适应性地执行卷积操作，并捕获节点之间的短 / 长距离依赖关系，从而处理异构性，并在六个异质性图数据集中实现节点分类任务的最佳性能。

    Dec, 2021

  • DAGCN: 双重注意力图卷积网络

    本研究提出了一种新的框架，双注意力图卷积网络，用于解决图分类任务中邻域汇聚和池化操作的问题，并通过实验比较证明了该模型优于其他基线模型和深度学习方法。

    Apr, 2019

  • AM-GCN: 自适应多通道图卷积网络

    本文提出了一种新型 GCNs 模型：自适应多通道图卷积网络 (AM-GCN)，以更好地融合和提取节点特征和拓扑结构之间的深度相关信息，并在半监督分类任务上取得了明显的精度提升。

    Jul, 2020

  • 基于边缘注意力的多关系图卷积网络

    该论文提出了一种基于边注意力的多关系图卷积网络 (EAGCN) 模型，可用于多个化学数据集中学习化合物的属性，通过设计边注意力字典以及在不同分子中查找该字典以形成每个分子的注意力矩阵，进而实现对不同分子大小的聚合节点特征预测的独立性。

    Feb, 2018

  • 基于注意力机制的图聚类网络

    提出了一种名为注意力驱动图聚类网络（AGCN）的深度聚类方法，它利用异质性智能融合模块动态融合节点属性特征和拓扑图特征，并开发了一个分别针对不同层嵌入的多尺度特征进行自适应聚合的规模智能融合模块，通过联合学习特征和聚类分配，可以更加灵活有效地执行聚类任务。实验结果表明，该方法性能优于现有的深度聚类方法。

    Aug, 2021

  • 自注意力增强的图卷积网络：结构学习和节点嵌入

    本研究提出了一种名为 GCN-SA 的新型图学习框架，它具有出色的节点级表示学习的泛化能力，并且通过自注意机制和改进的转换器块实现了对长程依赖关系的捕捉，从而使其能够在具有不同程度同质性的图上进行表示学习。

    Mar, 2024