Jun, 2023

图信息瓶颈的统一框架：鲁棒性和成员隐私

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TL;DR本文提出一种新的图信息瓶颈框架，该框架可以通过邻域瓶颈减轻结构噪声，并在优化中加入伪标签以实现对成员隐私的保护，在真实世界数据集上进行了广泛的实验，证明了我们的方法可以提供强大的预测并同时保持成员隐私。
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发现论文，激发创造
  • 图信息瓶颈

    本文介绍了一种基于信息瓶颈原理的图形数据表示学习方法 —— 图信息瓶颈，该方法通过优化平衡了图形网络结构和节点特征的表达方式的表达性和鲁棒性，设计了两种采样算法进行结构方面的正则化，并使用两个新模型：GIB-Cat 和 GIB-Bern 来实现 GIB 原则，证明了其比最先进的图形防御模型更具有鲁棒性。

    Oct, 2020

  • 动态图信息瓶颈

    该论文介绍了一种名为动态图信息瓶颈（DGIB）的框架，用于学习动态图的稳健和有区分性的表征，并在真实世界和合成动态图数据集上的实验中展示了其对抗攻击的优越鲁棒性。

    Feb, 2024

  • 子图识别的图信息瓶颈

    本文提出了图信息瓶颈（GIB）框架，解决了深度图学习中子图识别问题，并在三种应用场景下评估 IB 子图的性能。

    Oct, 2020

  • 利用子图信息识别具有预测性的基础结构压缩模型

    通过引入信息瓶颈理论的设计，结合相似桥接原理和互信息估计式的互动，提出了一种新型的子图信息瓶颈架构来识别预测压缩的子图，成功去除了图数据中的噪音和冗余，具有高效和稳定性，得到了较好的优化结果和理论边界。

    Mar, 2021

  • 可解释的基于原型的图信息瓶颈

    在这项研究中，我们提出了一种新颖的解释性图神经网络框架（PGIB），将原型学习与信息瓶颈框架相结合，为模型预测提供关键子图的原型。通过广泛的实验和定性分析，证明了 PGIB 在预测性能和可解释性方面优于最先进的方法。

    Oct, 2023

  • 应对边缘噪声的鲁棒链接预测

    基于信息理论的鲁棒图信息瓶颈原则 (RGIB) 通过提取可靠的监督信号并避免表示崩溃，解决了边缘噪声对图中拓扑和目标标签的影响，实现了对鲁棒表示的学习目标。实验证实了我们的 RGIB 实例在多个嘈杂场景中的有效性。

    Nov, 2023

  • 多视角图信息瓶颈方法：一种追求一致性和补充性的方法

    本研究提出一种名为 MVGIB 的多视角变分图信息瓶颈原则用于跨视角融合图信息，并使用相互信息约束公式化其共享信息和视角特定信息。经过广泛的图形基准数据集实验表明了所提出方法的卓越效果。

    Oct, 2022

  • 应用信息瓶颈原理学习神经网络分类的表示

    通过研究使用信息瓶颈功能最小化来训练深度神经网络进行分类的理论论文，我们发现这种优化问题存在严重问题，方法包括使用随机神经网络、更加稳定的代价函数和设计直接实现所需属性的潜在表示的正则化项。

    Feb, 2018

  • 深度学习中信息瓶颈的更严格界限

    使用变分近似方法为信息瓶颈提供新的、更紧的下界，从而提高先前基于信息瓶颈的深度神经网络的性能，并显著增强分类深度神经网络的对抗鲁棒性。

    Feb, 2024

  • 变分信息瓶颈下的图结构学习

    本文提出一种基于信息论的新型可变信息瓶颈引导图结构学习框架，即 VIB-GSL，通过学习一个有信息量和压缩性的图结构来精简下游任务所需的可操作信息。该框架可以推断出不规则图数据的变分逼近，并形成一个便于训练稳定性的可操作目标函数，经过大量实验表明，VIB-GSL 具有优越的效果和鲁棒性。

    Dec, 2021