Jul, 2021

超越低通滤波：自动过滤的图卷积网络

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TL;DR本文提出了 Automatic Graph Convolutional Networks (AutoGCN) 来捕获图信号的全部频谱，并自动更新图卷积滤波器的带宽，实验结果表明，AutoGCN 比只能作为低通滤波器的基准方法有了显著的改进。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 鲁棒中通滤波图卷积网络

    该研究探讨了基于中频信号滤波器的图卷积网络 Mid-GCN，通过在六种基准图数据上的实验，验证了其在对抗攻击下节点分类准确性方面的有效性。

    Feb, 2023

  • 低通协作滤波的图卷积网络推荐算法

    为了应用 Graph Convolutional Network 到大规模图上，我们提出了一种 Low-pass Collaborative Filter 算法来清除噪声并降低计算复杂度，实验结果表明这种算法可以有效提高图卷积的效果和效率。

    Jun, 2020

  • 快速局部谱滤波的图卷积神经网络

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    Jun, 2016

  • 图表，卷积和神经网络：从图滤波器到图神经网络

    本文利用图信号处理来表征图神经网络（GNNs）的表征空间，讨论了图卷积滤波器在 GNNs 中的作用，并展示了这类滤波器所建立的任何架构都具有置换等变性和对网络拓扑的稳定性的基本属性。然后，我们讨论了扩展了边变量和自回归移动平均图滤波器的 GNNs 以及它们的属性，并最终研究了在推荐系统和学习机器人群体的分散式控制器中使用 GNNs 的相关研究。

    Mar, 2020

  • 再探图神经网络：一切都是低通滤波器

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    May, 2019

  • 简化图卷积网络

    通过消除 GCN 中的不必要的非线性和权重矩阵，我们提出了一种线性模型，它对应于一个固定的低通滤波器，然后是一个线性分类器。 在许多下游应用中，我们的实验评估表明这种简化并不会对精度产生负面影响。 此外，由于我们的模型简化减少了计算量，因此我们的模型在更大的数据集上具有可扩展性，并且具有更快的推理速度。

    Feb, 2019

  • 具有图卷积神经网络的稳健空间滤波

    本文介绍了一种基于图卷积神经网络的新型神经学习框架并探讨了其在处理结构化和非结构化分类问题方面的应用，证明该方法在文档和分子分类问题方面具有国际领先水平。

    Mar, 2017

  • 通过一般的谱小波推进图卷积网络

    本文提出了一种基于小波的图卷积网络 WaveGC，通过集成多分辨率的谱基和矩阵值滤波器核心，实现有效捕获和分离短程和长程信息，提供了更高的灵活性和表达能力，并在短程和长程任务中相比现有模型取得了改进。

    May, 2024

  • 图卷积网络中超低频信息的挖掘

    本文研究了利用频率自适应图卷积网络在多种网络任务中，低频信息是否足够应对现实世界中不同场景的问题，提出了一种自门控机制的 FAGCN 来实现信号的自适应集成，并解释了其在不同类型网络上表现优越的原因，在六个实际网络上得到了验证。

    Jan, 2021