Jan, 2024

设计您自己的宇宙：一种增强图神经网络的物理知识无偏方法

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TL;DR通过在图结构数据中学习，物理启发图神经网络在解决常见图神经网络挑战（如平滑过度、压缩过度和异质适应）方面取得了显著的性能。本文通过在传播过程中引入额外的节点和重新连接具有正负权重的连接来丰富图结构，在理论上验证了通过我们的方法增强的图神经网络可以有效地解决平滑过度问题，并对压缩过度具有鲁棒性。此外，我们对重连后的图进行谱分析，证明相应的图神经网络可以适应同质化和异质化的图。在同质化、异质化图以及长期图数据集的基准验证中，我们通过我们的方法增强的图神经网络显著优于原始版本。
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发现论文，激发创造
  • 自适应通用广义 PageRank 图神经网络

    本文提出了一种新的广义 PageRank（GPR）图神经网络（GNN）架构，用于联合优化节点特征和拓扑信息提取，无论节点标签是同质的还是异质的。通过学习 GPR 权重，学到适应节点标签模式的权重，避免了特征信息过度平滑的问题，从而提高了在同质性和异质性数据集上的节点分类性能。

    Jun, 2020

  • 图上自适应特征传播：超越低通滤波器

    提出了一种使用多个可学习谱滤波器的节点注意力机制的柔性图神经网络（GNN）模型，将聚合方案适应性地学习到每个图的谱域，从而更好地应对任意类型的图并在节点分类任务中取得了优越成果。

    Mar, 2021

  • 异质性下的链接预测：一种受物理启发的图神经网络方法

    基于 GRAFF 方法的 GRAFF-LP 扩展能够改善异质图下的链接预测性能，通过在一系列异质图数据集上的评估，相对 AUROC 提升达到最高 26.7%。

    Feb, 2024

  • 使用子等变图神经网络学习物理动力学

    本文提出了一种新颖的基础方法，称为 Subequivariant Graph Neural Network，并解决了在物理动力学中如何将物理定律所包含的对称性协同模型设计以及模型如何处理物理世界中不同形状、尺寸和属性的物体等问题。该模型在 8 个场景的 Physion 数据集中，平均接触预测准确率有超过 3％的提高，在 RigidFall 数据集中有 2 倍的低回滚均方误差，并展现出强大的泛化能力和数据效率。

    Oct, 2022

  • 粒子物理中的图神经网络

    介绍了图神经网络在粒子物理学中应用的各种情况，并探讨了它在粒子物理学中的潜在应用。

    Jul, 2020

  • 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

  • 将图神经网络重新送回测试台进行高能粒子物理应用的案例研究

    高能粒子碰撞中，基本碰撞产物通常会进一步衰变，形成具有预先未知多样性的树状分层结构。本文描述了一个典型的图神经网络（GNN）与深度全连接前馈神经网络体系结构的基准测试，并以在 CERN 的大型强子对撞机上在由质子 - 质子碰撞产生的带有顶夸克 - 反夸克对的最终态 X 的分类为物理案例进行对比。

    Feb, 2024

  • 等变性并非你所需之一：揭示等变图神经网络在粒子物理任务中的实用性

    将诱导偏差引入机器学习模型是机器学习研究的一个活动领域，特别是当机器学习模型被应用于关于物理世界的数据时。本文从相关的等变网络的文献中汲取灵感，通过使用真实世界的粒子物理重建任务作为评估测试平台，全面评价了等变图神经网络的提议的好处。我们证明了许多通常与等变网络相关联的理论优点在实际系统中可能不成立，并介绍了未来研究的有吸引力的方向，这将有利于机器学习的科学理论和物理应用。

    Nov, 2023

  • 一个模型无关的图神经网络用于整合局部和全局信息

    我们提出了一个新的模型无关的图神经网络（MaGNet）框架，能够顺序地集成不同顺序的信息，从高阶邻居中提取知识，并通过识别有影响力的紧凑图结构来提供有意义、可解释的结果。理论上，我们通过经验 Rademacher 复杂性建立了 MaGNet 的泛化误差界，并展示了它在表示逐层邻域混合方面的能力。使用模拟数据进行了全面的数值研究，证明了 MaGNet 相对于几种最先进的替代方法的卓越性能。此外，我们将 MaGNet 应用于一个从脑活动数据中提取关键信息的实际案例研究，从而突显了它在推动科学研究方面的有效性。

    Sep, 2023

  • 基于 $p$-Laplacian 的图神经网络

    本文提出了一种新的 GNN 模型：$^p$GNN，它实现了细胞特征和拓扑信息的同时分类，特别适用于异质图，其经过了充分的实验验证并表明表现显着优于多种 GNN 模型。

    Nov, 2021