Jan, 2024

关于图神经网络和特征增强策略在社交网络分类中的能力

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TL;DR本研究对四种图神经网络架构及五种节点人工特征进行分析，应用于分类任务，并比较它们在不同隐藏层维度下的性能。结果表明，高计算能力的 GNN 架构与信息丰富的人工特征对于性能表现起到平衡重要作用。
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发现论文，激发创造
  • 图神经网络的数据增强

    本文介绍了一个名为 GAug 的图数据增强框架，并讨论了在图形神经网络 (GNN) 上进行数据增强的实际动机、考虑因素和策略，重点介绍了如何通过神经边缘预测器有效地提高节点分类性能。实验结果表明，通过 GAug 的数据增强可以提高 GNN 的性能，适用于多种基准数据集和架构。

    Jun, 2020

  • 记忆增强图神经网络：来自神经科学的视角

    本文全面回顾了增强记忆的图神经网络的现有文献，并通过心理学和神经科学的视角进行了分类和比较，提出了一些批判性的讨论和未来方向。

    Sep, 2022

  • 自动图神经网络

    本研究提出自动设计深层 GNN 的方法，其中添加了新型的跳跃连接以促进特征重用和缓解梯度消失问题，并允许进化算法在演化过程中增加 GNN 层数来生成更深的网络，在 Cora、Citeseer、Pubmed 和 PPI 数据集上实验表明，GNNs 的生成结果具有最先进的性能。

    Nov, 2020

  • 图神经网络中节点特征

    本文分析了节点特征对图神经网络性能的影响，提出了新的特征初始化方法，使得图神经网络也能应用到无特征图中，并探讨了人造特征和真实特征的竞争表现。

    Nov, 2019

  • 随机特征增强图神经网络

    本文研究了图神经网络的表达能力，发现其存在局限性。作者提出为每个节点添加随机特征，这样 GNN 就能够学习一些最优多项式时间近似算法，同时该方法方便与其他 GNN 模型结合使用。经实验证明，加入随机特征的 GNN 能够解决一些无法被传统的 GNN 模型解决的问题。

    Feb, 2020

  • 图神经网络的本地增强

    本研究提出一种数据增强策略 —— 局部增强，即通过采样与中心节点特征相关联的其它节点特征的条件分布来增强 GNN 模型的表达能力， 使用局部增强方法可以在各种 GNN 体系结构和数据集上获得稳定的性能提升，例如在 Cora，Citeseer 和 Pubmed 上平均测试准确率分别提高了 3.4％和 1.6％，同时，也能够在大型图 (OGB) 上提高模型的性能。

    Sep, 2021

  • 超几何基准测试揭示了图神经网络性能与网络拓扑特征的关系

    我们介绍了一个用于图机器学习的全面基准测试框架，关注 GNN 在各种网络结构上的性能，结果强调了模型性能依赖于网络结构和节点特征之间的相互作用，并为模型选择提供了见解。

    Jun, 2024

  • 内容增强图神经网络

    本文中，我们提出了在高级 GNN 层次中通过内容生成的嵌入来增强节点嵌入，实验证明我们的模型具有高准确性和性能。

    Nov, 2023

  • 灵活表示多模块图神经网络以实现更好的泛化

    本文研究了图神经网络的可扩展性和推广性，并提出了灵活的 GNNs 框架，通过多种节点更新函数和内部循环优化，使网络能够灵活适应新图并在多项推理任务中提高泛化能力。

    Sep, 2022

  • 图神经网络从结构信息中可得证明的益处：视作特征学习角度

    本研究旨在通过研究梯度下降训练中神经网络中的特征学习理论中图卷积的作用，提供了两层图卷积网络与两层卷积神经网络之间的信号学习和噪声记忆的不同表征，发现图卷积显着增强了对手 CNN 的良性过拟合的范围，并且在梯度下降训练后， GNNs 和 MLPs 在特征学习和泛化能力方面存在重大差异，这一结论在我们的实证模拟中得到了进一步证实。

    Jun, 2023