AAAIDec, 2023

走向归纳鲁棒性：利用诱导振荡来抵御图对抗攻击的跨导游程卷积网络

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TL;DR图嵌入网络（GRN）通过学习节点表示从其谐振的子图中获取嵌入的信号，从而培养图嵌入网络（GRN）中的共振性，实现对未见节点的泛化鲁棒性。
发现论文，激发创造
  • 鲁棒中通滤波图卷积网络

    该研究探讨了基于中频信号滤波器的图卷积网络 Mid-GCN，通过在六种基准图数据上的实验，验证了其在对抗攻击下节点分类准确性方面的有效性。

    Feb, 2023

  • 散射 GCN: 克服图卷积网络的过度平滑问题

    本文提出了一个叫做 Scattering GCN 的方法，将传统图卷积神经网络与几何散射变换和残差卷积相结合，以提高半监督节点分类的性能。实验结果显示，与最新提出的图神经网络相比，这种方法在处理图数据时具有优越性能。

    Mar, 2020

  • 通过图幂加强图卷积网络

    通过挑战经典的图形拉普拉斯算子，设计出一种可以证明在频谱域内具有鲁棒性的新卷积算子，它被纳入 GCN 体系结构中以改善其表达能力和可解释性，同时通过将原始图形扩展到一系列图形，提出了一种鲁棒的训练范式，以鼓励跨越具有一系列空间和频谱特征的图形的可转移性，这些方法在广泛的实验中得到证明，可以同时提高在良性和对抗性情况下的性能。

    May, 2019

  • RobGC：走向强大的图压缩

    图神经网络、图压缩、鲁棒图压缩、训练图、图结构噪声

    Jun, 2024

  • GraphDefense: 构建强健的图卷积网络

    本文研究了图卷积网络在对抗扰动下的鲁棒性，通过提出 GraphDefense 方法，成功提高了图卷积网络的鲁棒性，同时能够维持半监督学习的设定，具有较大的应用潜力。

    Nov, 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

  • 基于图去噪的鲁棒图神经网络

    这篇研究提出一种鲁棒的图神经网络实现方法，明确考虑了观察拓扑中的扰动，通过优化可学习参数和真实图形来解决非可微且受限制的优化问题，适用于各种类型的图形，并可整合关于扰动的先验信息。通过多个数值实验评估了该方法的性能。

    Dec, 2023

  • Clenshaw 图神经网络

    本文介绍 ClenshawGCN 模型，采用 Clenshaw 求和算法增强 GCN 模型的表现力，通过两种残差模块来模拟多项式滤波器，从而提高了在异构图上的学习表现，实验结果表明，我们的模型优于空间和谱 GNN 模型。

    Oct, 2022

  • 学习图神经网络的自适应邻域

    建立了一种可端到端学习的可微图生成器，用于动态构建拓扑结构和节点选择，应用于图卷积网络的轨迹预测、点云分类和节点分类等任务，提高了准确性。

    Jul, 2023

  • 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