Jun, 2023

PolicyClusterGCN: 为训练图卷积网络识别有效簇群

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TL;DR本文提出 PolicyClusterGCN, 该算法基于在线强化学习框架，学习策略网络以确定 GCN 训练的良好聚类，使用 Markov 决策过程公式化策略网络，该算法在节点分类任务上实现了超越现有技术的性能。
graph convolutional networkssubgraph-based samplingreinforcement learningmarkov decision processnode classification
发现论文，激发创造
  • Cluster-GCN：一个用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

    本文介绍了 Cluster-GCN 算法，通过利用图聚类结构，将邻域搜索限制在一个由图聚类算法确定的密集子图中，从而实现大规模 GCN 的 SGD 训练，在保证可比性测试精度的情况下显著提高了内存和计算效率。

    May, 2019

  • 面向分布式训练的图卷积网络通信高效采样

    本文提出了一种通信高效的邻居采样方法，用于分布式训练图卷积网络，并在节点分类基准测试中证明了该方法显著降低了通信开销，损失很少的准确性。

    Jan, 2021

  • FastGCN: 基于重要性采样的图卷积网络快速学习

    本文提出一种名为 FastGCN 的基于 Monte Carlo 方法的图卷积神经网络批量训练方案，实现了对于大型、密集图的高效训练和推理。实验证明该方案与 GCN 和相关模型相比，训练效率极大提高并且预测结果保持准确。

    Jan, 2018

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    Oct, 2018

  • Policy-GNN：图神经网络的聚合优化

    本文提出了 Policy-GNN 方法，通过 meta-policy 学习采样策略和消息传递，以解决 GNN 中的聚合优化问题，提高对图数据的建模精度。实验表明 Policy-GNN 显著优于现有的替代方法。

    Jun, 2020

  • 用于半监督节点分类的分层图卷积网络

    本研究提出了一种新的深层分层图卷积网络 (H-GCN)，通过聚合结构相似的节点形成超节点，然后再将粗化的图细化到原始图以恢复每个节点的表达，从而扩大每个节点的感受野，能够获取更多的全局信息，并在各种公共基准测试图数据集上表现出强大的实证性能。

    Feb, 2019

  • 图修订卷积网络

    提出一种名为图修正卷积网络（GRCN）的框架，通过引入基于 GCN 的图修正模块来预测缺失边并在下游任务中进行边缘权重修正，以避免过度参数化或简单的重新加权观察到的边缘的问题，并且在六个基准数据集上的实验结果表明，与强基准方法相比，GRCN 始终表现出较大的优势，尤其是原始图严重不完整或用于模型训练的标记实例高度稀疏的情况。

    Nov, 2019

  • 半监督学习中图卷积网络的深入洞察

    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

  • 基于自适应 GCN 种群进化的自动图学习

    本文介绍了通过自动超参数优化实现对图卷积网络模型的训练，提出了自调节 GCN 算法和基于种群的训练算法，并在三个基准数据集上展示了优于其他代表性基线方法的优越性。

    Jul, 2021

  • 面向目标的分子图生成的图卷积策略网络

    该研究提出了图卷积策略网络 (GCPN) 作为一种通过强化学习进行目标导向图形生成的算法。该模型通过策略梯度来优化特定领域的奖励和对抗损失，并在包含特定领域规则的环境中执行。实验结果表明，GCPN 在化学性质优化上比现有技术基线提高了 61％，同时产生的分子类似已知分子， 在约束属性优化任务上实现了 184％的提高。

    Jun, 2018