Sep, 2023

图神经网络中的信息流：临床分诊案例

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TL;DR在本文中，我们调查了图神经网络中嵌入信息的流向如何影响知识图谱中链接的预测，并提出了一个将领域知识融入到图神经网络连接性中的数学模型。我们的结果表明，将领域知识融入到图神经网络连接性中比使用相同连接性或允许无限制的嵌入传播能够取得更好的性能。此外，我们还发现负边在预测中起着至关重要的作用，并且使用太多的图神经网络层可能会降低性能。
发现论文，激发创造
  • 医学中的图形人工智能

    临床人工智能中的图表示学习，特别是通过图神经网络 (GNN)，以其捕捉结构化临床数据中复杂关系的能力而脱颖而出。图人工智能通过将模态作为通过它们的关系相互连接的节点整体地处理数据，从而促进了模型在临床任务之间的转移，使模型能够在没有额外参数或最小重新训练的情况下推广到患者群体。然而，人类中心设计和模型解释能力在临床决策中的重要性不容忽视。由于图人工智能模型通过定义在图关系上的局部神经变换捕捉信息，它们在阐明模型的合理性方面既带来机遇又带来挑战。知识图谱可以通过将模型驱动的见解与医学知识相结合来增强解释性。新兴的图模型通过预训练整合多种数据模态，促进互动反馈循环，促进人工智能和人类的合作，为临床意义的预测铺平了道路。

    Oct, 2023

  • 图神经网络：方法和应用综述

    本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

    Dec, 2018

  • 图神经网络对知识图谱补全是否真正有帮助？

    本篇研究通过探索评分函数和损失函数的设计，发现相比于复杂的图神经网络，简单的多层感知器 (MLP) 模型能够实现与之相似的性能表现，在知识图谱补全 (KGC) 方面不一定需要高度复杂的聚合方式。

    May, 2022

  • 朝向因果分类的图神经网络的全面研究

    研究发现了图神经网络在因果分析方面的潜力，通过评估不同数据环境中九个基准图分类模型的效率和灵活性，突显了预测能力以及需求进一步提升的领域。

    Jan, 2024

  • 图神经网络中因果关系学习的重新思考

    通过构建人工合成数据集和进行实验验证，本论文从因果学习的角度综合分析了各种图神经网络模型，在此基础上提出一种轻量且高度适应性的图神经网络模块，以增强其因果学习能力。

    Dec, 2023

  • 深度图神经网络的系统综述：挑战、分类、架构、应用与生物信息学的潜在用途

    深度学习在图神经网络中的非欧几里得空间的生物信息学研究中具有潜在的优势，能够解决与生物相关的复杂图形问题。

    Nov, 2023

  • 通信网络中的图神经网络：背景、应用案例和机遇

    GNN 可以作为一种新一代的数据驱动模型应用于通信网络的建模、控制和管理中，其优势在于可以应用于训练过程中未看到的其他网络和配置，以实现网络优化等诸多应用。

    Dec, 2021

  • 探索因果学习通过图神经网络：深度综述

    图神经网络 (GNNs) 在因果学习中的应用和发展进行了全面的综述，包括分类和应用等方面，提供了与实际研究相关的数据集，同时探讨了因果学习在不同领域的应用，为机器学习这一快速发展领域的挑战和未来的研究方向提供了启示。

    Nov, 2023

  • 利用图神经网络探究定制化医疗决策算法

    利用图神经网络（GNN）算法，该研究在医学和健康领域创新性地整合了图神经网络技术，并通过挖掘患者的临床特征、基因信息和生活习惯之间的复杂关联，构建了高精度的患者健康状况表示模型。实验证实，相比传统机器学习方法和单一图神经网络模型，该个性化医学决策算法在疾病预测准确性、治疗效果评估和患者风险分层等方面表现出显著优越性。

    May, 2024

  • 图神经网络在不必要的情况下使用图

    图神经网络在图数据上学习的支配方法中，普遍存在过拟合图结构的现象，本研究通过对不同图分布进行分析，提出了一种理论解释和图编辑方法，以减轻图神经网络对应该被忽略的图结构的过拟合问题，并在多个基准测试中验证了该方法的有效性。

    Sep, 2023