AAAIDec, 2021

自适应核图神经网络

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TL;DR该研究提出了一种新型的自适应核图神经网络框架（AKGNN），通过设计一种数据驱动的图内核学习机制来解决预定义核对于不同图之间间的泛化问题，同时通过参数化技巧和全局输出函数增强其表达能力，该方法在公认的基准数据集上展示了优异的性能表现。
graph neural networkskernel learningadaptive mechanismexpressive powerperformance
发现论文，激发创造
  • 学习在图上近似自适应核卷积

    基于扩散核的扩散学习框架在图神经网络中控制了特征聚合范围，解决了节点级分类和过度平滑化的问题，并具备在阿尔茨海默病分类中实际应用的可行性。

    Jan, 2024

  • KerGNNs: 基于图核的可解释图神经网络

    本文提出了一种新的 GNN 框架，称为 “核图神经网络”，将图核函数集成到 GNN 的消息传递过程中，通过卷积滤波器使用可训练图作为图过滤器与子图相结合来更新节点嵌入，并显示 MPNN 可以视为 KerGNN 的特殊情况，该方法在多个图相关任务中表现出具有竞争力的性能，并提高了模型可解释性与传统 GNN 模型相比。

    Jan, 2022

  • 使用内核对图神经网络进行预训练

    本文提出了一种任务无关的预训练方法，使得图神经网络（GNNs）可以学习最先进的图内核函数所引发的表示，并在监督学习阶段对任务进行微调，该技术对采用的 GNNs 体系结构和内核函数是不可知的，并且在预实验结果中表现出了启示性的提高表现

    Nov, 2018

  • 图神经切向核：将图神经网络与图核融合

    本文介绍了一种新的图卷积核 (GNTKs) 可以更好地表达图的信息，并且在图分类数据集上表现出强大的性能。

    May, 2019

  • GTAGCN：广义拓扑适应图卷积网络

    基于广义聚合网络和拓扑自适应图卷积网络的混合方法，适用于顺序数据和静态数据的类型，在节点和图分类中都有良好的表现。

    Mar, 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

  • 自适应图卷积神经网络

    本研究提出了一种基于自适应图的距离度量学习的广义灵活图卷积神经网络（Graph CNNs），在九个图结构数据集上，实现了收敛速度和预测精度方面的显著性能提升。

    Jan, 2018

  • 自监督与核图神经模型相遇：从架构到增强

    我们改进了核图神经网络 (KGNNs) 的设计与学习，通过扩展其算法形式并引入自我监督方法，提出了一种更灵活且结构保持的图数据增强方法 (latent graph augmentation)，实验证明我们的模型在图分类任务上达到了与先进方法相媲美甚至优于其的竞争性性能。

    Oct, 2023

  • KGNN：基于核网络的半监督图分类

    本文研究了半监督图分类问题及其解决方法的一种 KGNN 模型，在该模型中，图神经网络（GNN）结合基于内存的核网络进行分类，通过学习图表示并使用图内核来有效地使用标记的图和未标记的图。实验证明，KGNN 比竞争基线方法表现出更好的性能。

    May, 2022

  • 基于图神经网络的高斯过程半监督学习核函数

    本文介绍了如何将图神经网络中的归纳偏置引入高斯过程中，以优化其在图结构数据上的预测表现，并得出了一些有趣的成员和提出了一种适用于大规模数据后验推断的协方差矩阵的近似方法，通过这些基于图的协方差矩阵，与相应的图神经网络相比，具有相似的分类和回归性能以及计算时间上的优势。

    Feb, 2023