AAAIDec, 2020

层次图胶囊网络

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TL;DR本文提出了一种称为层次图胶囊网络（HGCN）的创新方法，它可以联合学习节点嵌入和提取图层次结构，通过识别每个节点下的异构因素建立分离的图胶囊，从而表征同一实体的不同属性，并通过显式考虑部件之间的结构信息来表征低层胶囊（部分）和高层胶囊（整体）之间的整体关系。实验结果表明 HGCN 的效果和每个组件的贡献。
graph neural networkshierarchical graph representationhierarchical graph capsule networknode embeddingspart-whole relationship
发现论文，激发创造
  • 图范囊卷积神经网络

    本文提出了一种名为 Graph Capsule Network (GCAPS-CNN) 的模型，通过使用胶囊网络的思想对 GCNN 模型的一些基本缺陷进行了改进，并将其应用于解决当前 GCNN 模型在图分类问题上面临的挑战，实验结果表明，GCAPS-CNN 模型可以显著地提高图分类基准数据集上的性能。

    May, 2018

  • 分级消息传递图神经网络

    提出了一种新的 Hierarchical Message-passing Graph Neural Networks 框架，通过生成 hierarchical structure，并采用 inra- 和 inter-level propagation manners 以及 hierarchical community detection algorithm，实现了对长程信息的高效访问，从而在节点分类、社区检测等任务中优于现有基于 GNN 的模型。

    Sep, 2020

  • 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

  • 一个语义分层图神经网络用于文本分类

    本文研究了基于图神经网络的文本分类任务，提出了一种新的分层图神经网络模型（HieGNN），其在词级别、句子级别和文档级别分别提取相应的信息。实验结果表明与几个基准方法相比，我们的模型能够从样本中获得更多有用的分类信息。

    Sep, 2022

  • 图形胶囊：从 2D 图像学习层级的 3D 人脸表示

    本文提出了逆向图形胶囊网络 (IGC-Net)，通过图形胶囊这种新型胶囊进行层级建模和无监督学习，从大规模无标注图像中学习人脸的层级 3D 表示。通过该网络的学习，揭示了神经网络如何将人脸理解为 3D 模型的层次结构。此外，利用学习到的部分可以对无监督的人脸分割任务进行评估，并且具有明确物理含义的部分级描述提供了一些有关人脸分析的洞见。

    Mar, 2023

  • 基于胶囊网络的层次化物体中心学习

    该论文研究了 CapsNets（胶囊网络）的吸引人之处，并聚焦于解锁其全部潜能的三个关键问题：路由算法的有效性、提取更有效的第一层胶囊、以及胶囊网络中的部分关系学习。此外，还展示了 CapsNets 在实际应用中的潜力，包括无人机的自主定位、合成数据集中的四元数旋转预测和生物医学成像中的肺结节分割。该论文的研究结果对于深入理解 CapsNets 并突破复杂的计算机视觉挑战具有重要意义。

    May, 2024

  • DGNN：属性和图嵌入表示的结构一致性解耦的图神经网络

    通过解耦特征和图信息，提出了一种新的图神经网络框架（Decoupled Graph Neural Networks，DGNN），以获得更全面的节点嵌入表示，并通过在属性和图空间中探索不同的嵌入表示来提高节点分类的性能。

    Jan, 2024

  • 生成对比异构图神经网络

    通过利用自监督学习，我们提出了一种新颖的生成对比异构图神经网络 (GC-HGNN)，并且在结点分类和链接预测任务中显著超越最新的对比和生成基线模型。

    Apr, 2024

  • 子空间胶囊网络

    本文介绍了一种新型的神经网络模型：SubSpace Capsule Network (SCN)，它使用胶囊网络的思想来模拟实体的外观变化和属性，通过一组胶囊子空间实现，有效地解决了传统卷积神经网络无法获取不同部分之间空间关系层级的缺陷，并且在生成对抗网络（GAN）框架下的监督 / 半监督图像分类和高分辨率图像生成任务的实验中取得了明显的性能提升。

    Feb, 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