May, 2024

有向无环图上的卷积学习

PDF
TL;DR我们开发了一种新颖的卷积结构，专门用于从有向无环图 (DAGs) 的数据中学习。通过 DAGs，我们可以建模变量之间的因果关系，但它们的幂零邻接矩阵给开发 DAG 信号处理和机器学习工具带来了独特挑战。为了解决这个限制，我们利用了近期的进展，提供了 DAG 上信号的因果转变和卷积的备选定义。我们开发了一种新颖的卷积图神经网络，集成了可学习的 DAG 滤波器，以考虑图拓扑引起的部分排序，从而为学习 DAG 支持数据的有效表示提供了有价值的归纳偏见。我们讨论了所提出的 DAG 卷积网络（DCN）的显著优势和潜在限制，并使用合成数据在两个学习任务中评估其性能：网络扩散估计和源识别。DCN 相对于几个基线表现出有利的比较，展示了它的潜力。
convolutional architecturedirected acyclic graphsdag signal processingcausal shiftsgraph neural network
发现论文，激发创造
  • 有向无环图神经网络

    本文提出了一种基于 partial ordering 的神经网络结构 --DAGNN，该结构在 DAG 数据集上的表现优于先前的 DAG 结构和通用图形结构。

    Jan, 2021

  • 上下文定向无环图

    通过将上下文特征映射到加权邻接矩阵上的有向无环图（DAG），并利用具有新颖投影层的神经网络，我们提出了一种处理上下文 DAG 问题的方法，该方法确保输出矩阵稀疏并满足无环性质的最近发展算法，并为学习上下文 DAG 提供了可伸缩的计算框架，同时提供了收敛保证和反向传播投影层的解析梯度。实验结果表明，这种新方法可以在现有方法失败的情况下恢复真实的上下文特定图。

    Oct, 2023

  • 基于梯度的神经 DAG 学习

    本文提出了一种基于得分的方法，利用神经网络在连续约束优化理论的基础上，允许处理变量之间的非线性关系，用于学习有向无环图，相对于其他连续优化方法，这种方法在很多任务上表现更好，在因果推断的重要度量上与现有的贪婪搜索方法相比具有竞争力。在合成存储和真实世界数据集上进行了试验。

    Jun, 2019

  • DAG-GNN: 利用图神经网络学习 DAG 结构

    通过引入可变自动编码器的图神经网络模型，本文提出了一个生成模型，这个模型可以自然地处理离散和向量值变量，并通过在合成数据和基准数据集上进行实验，证明了方法的准确性和效果。

    Apr, 2019

  • 有向无环图上的 Transformer

    本篇论文研究了如何在 Transformer architecture 中注入图形结构偏差以更好地处理基于有向无环图的数据，包括构思了一个有效的注意机制来捕捉 DAG 的结构并提出了一种部分顺序的位置编码方法。作者在实验中证明了这个框架能够改善各种基线 transformers 的效果并使图 transformers 竞争力更强。

    Oct, 2022

  • 学习用于图形的卷积神经网络

    该研究提出了一种学习卷积神经网络用于任意图形的框架，以提取本地连接区域。使用公认的基准数据集，我们证明了学习特征表示与最先进的图形核心竞争，并且计算效率很高。

    May, 2016

  • DAGCN: 双重注意力图卷积网络

    本研究提出了一种新的框架，双注意力图卷积网络，用于解决图分类任务中邻域汇聚和池化操作的问题，并通过实验比较证明了该模型优于其他基线模型和深度学习方法。

    Apr, 2019

  • 有向图卷积网络

    本研究提出了一种名为 DGCN 的新型 GCN 模型，通过利用一阶和二阶接近度来将其扩展到有向图，可以保留有向图的连接属性并扩展卷积操作的感受野，实验证明只用 DGCNs 可编码更多有用的图信息并在推广到其他模型时提高性能。

    Apr, 2020

  • 在有向无环图上进行多邻域协同学习

    通过开发一种新的基于约束的方法，该方法用于估计多个用户指定目标节点周围的局部结构，从而在邻域之间实现结构学习协调，进而促进无需学习整个有向无环图结构的因果发现。实验结果表明，我们的算法在学习邻域结构时具有更高的准确性，且计算成本较低于传统方法。

    May, 2024

  • 面场景标签化的 DAG - 循环神经网络

    本文介绍了使用循环神经网络处理有向无环图结构的图像标注，并结合卷积与反卷积层，使用提出的珍稀类别加权函数增强了局部表示的判别能力，取得了 SiftFlow、CamVid 和 Barcelona 基准测试的最新最佳结果。

    Sep, 2015