Apr, 2020

R-VGAE：关系变分图自编码器用于无监督前置条件链学习

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TL;DR本文提出了一种无监督的模型 - 关系变分图自编码器（R-VGAE）来预测概念之间的关系，并在此基础上扩展 1,717 英文 NLP 相关的讲座幻灯片文件和 322 个主题的手动概念对注释，结果表明我们的方法在先决关系预测准确率和 F1 分数方面为图形半监督方法和其他基线方法提供高达 9.77% 和 10.47% 的性能提升。
concept prerequisite chain learningunsupervised taskrelational-variational graph autoencodergraph-based semi-supervised methodsdeep learning representations
发现论文，激发创造
  • 使用变分图自动编码器进行跨域先决条件链无监督学习

    本研究提出了一种基于优化的变分图自编码器的无监督跨领域概念前置链学习方法，通过从信息丰富领域向信息贫瘠领域传递概念前提关系来显着超越其他基线模型，同时引入了两个新领域的数据集，提高了数据集的含量和可用性。

    May, 2021

  • 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

  • 基于变分图自编码器的归纳学习方法用于半监督分类

    提出了自标签增强的 VGAE 模型，包括自标签增强方法（SLAM），用于图的归纳学习，通过在模型训练中进行标签重建以利用标签信息，并采用节点遮盖方法生成伪标签来增强标签信息。实验证明在半监督学习设置下，我们的模型在节点分类上表现出明显的优势。

    Mar, 2024

  • 无概念因果分解变分图自编码器

    提出了一种无监督学习的解决方案，称为无概念因果分解 (disentanglement)，通过在可观测数据中直接学习概念结构，提出了 CCVGAE 和 CC-Meta-Graph 模型，并在 AUC 方面分别取得了高达 29% 和 11% 的绝对改进。

    Nov, 2023

  • RGCVAE: 基于关系图条件的变分自编码器在分子设计中的应用

    本文提出了 RGCVAE 方法，使用关系图同构网络进行编码，使用新的概率解码组件进行解码，即可在训练时间显著减少的情况下，展现出与几种最先进的熵编码自编码器相媲美的分子生成性能。

    May, 2023

  • 变分循环自编码器

    该论文提出了一种模型 —— 变分循环自编码器（VRAE），结合了 RNN 和 SGVB 的优点，可用于针对大规模时间序列数据进行高效的无监督学习，将时间序列数据映射为潜在向量表示。该模型具有生成性，因此可以从潜空间的样本生成数据。此外，该模型能够利用无标记数据，通过初始化权重和网络状态，促进 RNN 的监督训练。

    Dec, 2014

  • 无监督信息论变分图自编码器的信念表示学习

    本论文提出了一个新颖的针对极化网络的无监督算法，能够识别潜在维度、将用户和内容项目结合到一个合适的解缠结的潜在空间中，并且能够定量权衡他们在意识形态上的倾向，探究他们在问题上的立场，是一个在用户聚类错误降低 10.5％，提高 12.1％的 F1 得分，同时与监督模型产生可比较的结果的模型。

    Oct, 2021

  • SE-VGAE：用于可解释的建筑布局设计图生成的无监督分解表示学习

    我们介绍了一个无监督的分离表示学习框架 (SE-VGAE)，旨在生成以属性连接的多图形式的建筑布局，同时强调表示的分离性，通过优化数据集和实验，对探索基于图形数据的建筑设计表示空间进行了深入研究，该研究将无监督的分离表示学习应用于建筑布局图生成任务中。

    Jun, 2024

  • 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