Oct, 2023

Rayleigh 商图神经网络用于图层级异常检测

PDF
TL;DR我们提出了 Rayleigh Quotient Graph Neural Network (RQGNN)，这是第一个用于图级异常检测的谱 GNN，通过探索异常图的固有谱特征，显著提高了性能。
graph-level anomaly detectionspectral differencesrayleigh quotientgraph neural networkspectral features
发现论文，激发创造
  • 重新思考图神经网络在异常检测中的应用

    本文提出基于 Beta 小波的图神经网络 BWGNN，包含局部化的频带通滤波器，以更好地处理异常的频谱现象，并在四个大规模异常检测数据集上证明了其有效性。

    May, 2022

  • 利用量子图神经网络进行金融欺诈检测

    提出一种利用量子图神经网络和变分量子电路检测金融欺诈的新方法，通过与经典图神经网络的比较实验证明该方法在金融欺诈检测方面具有更高的性能。

    Sep, 2023

  • 重正化图神经网络

    该论文提出了一种新的方法，即将重整化群理论应用于设计一种新颖的图重连策略，以提高图神经网络在图形相关任务上的性能，结果表明这种方法的有效性和其挖掘各种系统固有复杂性潜力的能力。

    Jun, 2023

  • 图波神经网络

    我们提出了一种图波形神经网络（GWNN），通过使用图小波变换来解决以往依赖于图傅里叶变换的图谱卷积神经网络（CNN）方法的缺点，这些方法需要进行高计算成本的矩阵特征分解。与图傅里叶变换不同的是，图小波变换可以通过快速算法获得，无需矩阵特征分解。此外，图小波在顶点域中稀疏且局部化，可以提供高效性和良好的图卷积可解释性。经过实验，GWNN 在三个基准数据集上均明显优于以往的图谱 CNNs，在图半监督分类任务上具有更好的性能。

    Apr, 2019

  • 量子图卷积神经网络

    本文提出基于量子参数电路的新型量子图卷积神经网络（QGCN）模型，利用量子系统的计算能力实现传统机器学习中的图分类任务，并在图数据集上呈现了良好的性能。

    Jul, 2021

  • CayleyNets：利用复数有理谱滤波器的图卷积神经网络

    本文介绍了一种新的基于谱域卷积架构的图像深度学习模型，其中核心成分是一类新的参数有理复合函数（Cayley 多项式），允许在图像上高效地计算频带感兴趣的谱滤波器，具有分布在空间中的丰富的谱滤波器，线性地扩展到稀疏连接的图像的输入数据的规模，并且可以处理不同构造的拉普拉斯算子等。通过应用于谱图像分类、社区检测、顶点分类和矩阵完成任务等广泛实验结果表明，我们的方法比其他谱域卷积架构具有更好的性能。

    May, 2017

  • 用量子完全图神经网络进行喷注判别

    这篇论文介绍了一种新的变分量子电路模型 —— 量子完全图神经网络（QCGNN），用于学习完全图，并通过与经典图神经网络的比较分析建立了一个基准。

    Mar, 2024

  • 微型图神经网络用于无线资源管理

    无线资源管理的需求增加了对高效无线资源管理的精简神经网络结构的开发的需求。本文介绍了一种针对无线资源管理量身定制的图神经网络（GNN）的新方法：低秩消息传递图神经网络（LR-MPGNN）。该方法基于低秩逼近技术，将传统线性层替换为其低秩对应层，大大减小了模型尺寸和参数个数。通过多个关键指标对提出的 LR-MPGNN 模型的性能进行评估，包括模型尺寸、参数个数、通信系统的加权和速率以及权重矩阵的特征值分布。广泛的评估结果显示，LR-MPGNN 模型的模型尺寸减小了 60 倍，模型参数个数可以减少高达 98%。在性能方面，相对于原始 MPGNN 模型，LR-MPGNN 模型在最佳情况下的规范加权和速率仅降低了 2%，表现出很好的鲁棒性。此外，LR-MPGNN 模型的权重矩阵的特征值分布更加均匀，范围更广，表明了权重的战略性重新分布。

    Mar, 2024

  • 不变量和等变量的经典与量子图神经网络比较

    机器学习算法、图神经网络、量子计算、等变图神经网络和二元分类任务是本文的关键词和研究主题。

    Nov, 2023

  • 使用图神经网络检测上下文网络异常

    利用图神经网络（GNN）检测网络流量异常

    Dec, 2023