Apr, 2023

AGNN: 循环使用图正则化神经网络缓解过渡平滑问题

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TL;DR本研究提出了一种 Alternating Graph-regularized Neural Network (AGNN) 模型，其中包括 Graph Convolutional Layer (GCL) 和 Graph Embedding Layer (GEL)。GEL 通过包含拉普拉斯嵌入项的图正则化优化导出，可以通过从低阶特征空间定期投影到高阶空间来缓解过度平滑问题。通过改进的 Adaboost 策略聚合来自每一层的输出，并探索多跳邻居的集成嵌入，评估表明，在比较某些多层或多阶图神经网络的性能基础上，AGNN 比现有的最先进模型表现更好。
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发现论文，激发创造
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    Aug, 2019

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    Oct, 2020

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    Jun, 2020

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    Jan, 2023

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    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

  • 散射 GCN: 克服图卷积网络的过度平滑问题

    本文提出了一个叫做 Scattering GCN 的方法，将传统图卷积神经网络与几何散射变换和残差卷积相结合，以提高半监督节点分类的性能。实验结果显示，与最新提出的图神经网络相比，这种方法在处理图数据时具有优越性能。

    Mar, 2020

  • 深度图卷积网络中过度平滑化的重新审视

    本论文提出了一种新的观点，即深度图卷积网络在训练过程中可以学习抗去平滑化的能力，并设计了一种简单却有效的技巧来改善 GCN 训练，同时在三个引用网络上验证了结论并提供了 GCN 邻域聚合方面的见解。

    Mar, 2020

  • 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

  • 基于自适应门控图卷积网络的脑电数据可解释诊断阿尔茨海默病

    本研究提出了一种使用自适应闸门图卷积网络病诊断的方法，基于脑功能连通性图结构和节点特征增强的卷积方法，实现了对阿尔茨海默病患者的较高精确度预测，并提供了说明预测的一致解释的可能，有助于进一步研究 AD 相关的大脑网络变化。

    Apr, 2023

  • 交通流量预测的自适应图卷积网络

    该论文提出了一种新颖的自适应图卷积网络（AGC-net），通过自适应图卷积（AGC）和一种上下文关注机制，将空间图表达转换为实时特征，考虑到时间上下文，在公共交通数据集上展现了其明显的优于基础模型的有效性。

    Jul, 2023