Jun, 2021

BernNet: 基于 Bernstein 逼近学习任意图的谱滤波器

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TL;DR提出 BernNet 作为一种新型图神经网络，它通过 Bernstein 多项式逼近设计和学习任意图谱滤波器，能够学习任意的谱滤波器而不仅仅是预定义的或无约束的，从而在现实世界的图形建模任务中取得了出色的性能表现。
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发现论文，激发创造
  • 卷积神经网络在图上的 Chebyshev 逼近，重温

    本文的研究目的是通过 Chebyshev 多项式的逼近来研究光谱卷积网络的设计问题。我们发现 ChebNetII 能够学习任意的图卷积并在全监督和半监督的节点分类任务中显示出优异的表现。

    Feb, 2022

  • 具有多样化光谱滤波的图神经网络

    利用多样化光谱滤波的框架 (DSF)，在光谱图神经网络的基础上，通过自动学习节点特定的滤波权重，平衡局部和全局信息以捕捉全局图特征和挖掘多样的局部模式，从而提高节点分类任务的模型性能。

    Dec, 2023

  • 谱图神经网络的强大程度

    本文研究了基于图信号滤波器的谱图神经网络的表达能力，证明了无需非线性函数就可产生任意图信号，并建立了表达能力与图同构测试之间的联系。提出了一种名为 JacobiConv 的新型谱图神经网络，该网络能在不使用非线性函数的情况下超越所有对比算法。

    May, 2022

  • 通过牛顿插值学习用于频谱 GNN 的图滤波器

    通过对频谱图神经网络的理论和实证分析，研究发现，低频滤波器与同质程度呈正相关关系，而高频滤波器呈负相关关系，为此引入了一种基于牛顿插值的形状感知正则化技术，使多项式频谱滤波器可以与所期望的同质程度对齐。大量实验证明了 NewtonNet 在同质和异质数据集上显示出优越性能。

    Oct, 2023

  • 快速局部谱滤波的图卷积神经网络

    该研究将卷积神经网络推广到高维不规则图像中，通过谱图理论提出了一种卷积滤波器设计方法，在保持线性和常数学习复杂度的同时，实现了对任意图结构的卷积作用，成功在图像识别领域实现了局部、平稳、组合特征的学习。

    Jun, 2016

  • CayleyNets：利用复数有理谱滤波器的图卷积神经网络

    本文介绍了一种新的基于谱域卷积架构的图像深度学习模型，其中核心成分是一类新的参数有理复合函数（Cayley 多项式），允许在图像上高效地计算频带感兴趣的谱滤波器，具有分布在空间中的丰富的谱滤波器，线性地扩展到稀疏连接的图像的输入数据的规模，并且可以处理不同构造的拉普拉斯算子等。通过应用于谱图像分类、社区检测、顶点分类和矩阵完成任务等广泛实验结果表明，我们的方法比其他谱域卷积架构具有更好的性能。

    May, 2017

  • 增强带通滤波器逼近的光谱图神经网络的提升

    Spectral Graph Neural Networks (GNNs) have been widely used for graph learning tasks, but existing poly-GNNs face issues in approximating band-pass graph filters. In this paper, a novel poly-GNN called TrigoNet is proposed, which constructs graph filters using trigonometric polynomials and achieves superior performance in approximating band-pass graph filters.

    Apr, 2024

  • AdaGNN：具有自适应频率响应滤波器的图神经网络

    提出了一种新颖的图神经网络框架 AdaGNN，其中包含了一种经过精心设计的自适应频率响应滤波器，可以在节点表示学习中捕获不同特征通道之间的内在差异，从而具有更强的表达能力并自然地缓解压平问题。在各种基准数据集上实证表明，所提出的 AdaGNN 框架具有很高的有效性，同时还提供了理论分析以证明其优越性。

    Apr, 2021

  • 谱图网络可迁移性的实验研究

    基于 Laplacian 算子，谱图卷积神经网络是一种用于图数据的卷积网络，并已被证明可以稳定地在不同大小和连接性的图之间传输谱滤波器，在图回归、图分类和节点分类等任务中表现出良好的性能。

    Dec, 2020

  • 重新思考图神经网络在异常检测中的应用

    本文提出基于 Beta 小波的图神经网络 BWGNN，包含局部化的频带通滤波器，以更好地处理异常的频谱现象，并在四个大规模异常检测数据集上证明了其有效性。

    May, 2022