Jul, 2023

紧凑而强大：利用图神经网络和边缘卷积进行医学图像分类

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TL;DR我们研究了基于图神经网络的医学图像分类的潜力。我们提出了一种将图神经网络与边缘卷积相结合的新模型，利用 RGB 通道特征值的相互连接来强烈表示关键图节点之间的联系。我们的模型在 MedMNIST 数据集的分类中表现出色，并与现有的深度神经网络相比，参数少 1000 倍，训练时间和数据需求减少。我们的结果鼓励进一步探索医学影像领域中的其他图神经网络模型。
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发现论文，激发创造
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    Feb, 2022

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    May, 2018

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    Jul, 2019

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    Mar, 2024

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    Nov, 2023

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    Jul, 2023

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    Jul, 2017

  • 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

  • 图卷积神经网络学习什么？

    本文研究了 Graph Convolutional Neural Networks 在半监督节点分类中的表现。实验发现，节点的相似度和 GCN 的性能有正相关关系，并且 GCN 在同一类中节点邻居的一致性和唯一性对性能影响显著。

    Jul, 2022

  • 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