Jun, 2020

自监督训练的图卷积网络

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TL;DR本文提出了两种无监督自学习策略来利用输入图形结构数据中的可用信息，以进一步改善有限的训练数据下模型的学习能力和性能。该方法在三个公共引文网络数据集上使用两个代表性的 GCN 模型进行了实验验证，展示了其在显著提高特征学习方面的自我监督学习能力和可移植性。
graph convolutional networksself-supervised learninginput graph structurelimited training datafeature learning
发现论文，激发创造
  • 自监督何时对图卷积网络有帮助？

    本文首次对将自我监督技术应用于操作图形数据的图卷积网络（GCNs）进行了系统探索和评估。通过提出三种机制，分析预训练和微调以及自我训练的局限性，然后专注于多任务学习，并提出了三个新的自我监督学习任务的理论原理和数值比较。最后，将多任务自我监督整合到图形对抗性训练中。实验结果表明，适当设计任务形式和整合机制可以使 GCNs 获得更强的普适性和稳健性。

    Jun, 2020

  • 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

  • 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

  • 基于图的半监督学习的对比与生成图卷积网络

    本文提出了一种新颖的基于图卷积网络的 SSL 算法，通过利用数据相似性和图结构来丰富监督信号，从而改善了现有方法的性能。该算法通过设计半监督对比损失和图生成损失提取潜在的关系，并在各种实际数据集上取得了显著的分类性能，与现有最先进的方法进行了比较。

    Sep, 2020

  • 学习图神经网络的自适应邻域

    建立了一种可端到端学习的可微图生成器，用于动态构建拓扑结构和节点选择，应用于图卷积网络的轨迹预测、点云分类和节点分类等任务，提高了准确性。

    Jul, 2023

  • N-GCN：用于半监督节点分类的多尺度图卷积

    该研究提出了一种名为 N-GCN 的模型，将图卷积网络和随机游走中的信息融合，训练多个 GCNs 实例，并学习组合不同距离下的节点对的实例输出，实现优化分类目标。实验证明，该模型在节点分类任务上表现优异，具有良好的通用性和鲁棒性。

    Feb, 2018

  • 通过贝叶斯自监督方法保护图卷积神经网络免受动态图扰动的影响

    该研究提出并应用了一种新的基于贝叶斯自监督学习的模型 (GraphSS)，能有效抵御动态图中的对抗攻击以及恢复节点分类器的预测结果。

    Mar, 2022

  • 从聚类假设到图卷积：重新思考基于图的半监督学习

    本文通过在统一的优化框架中理论讨论了传统浅层学习方法与基于图卷积网络（GCNs）的关系，并提出了三种简单但强大的图卷积方法，包括有监督方法 OGC 以及两种无监督方法 GGC 和其多尺度版本 GGCM，最后通过大量实验证明了我们方法的有效性。

    Sep, 2023

  • 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

  • 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