May, 2024

基于图神经网络的可扩展房产估值模型

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TL;DR通过有效的图依赖表示来丰富现有的基于深度学习的自动估值模型，并开发了两种新颖的图神经网络模型，有效地识别具有相似特征的相邻房屋序列，通过不同的消息传递算法实现。实验证明，使用定制的图神经网络显著提高了房价预测的准确性，特别是在利用变压器卷积消息传递层时。
发现论文，激发创造
  • 基于图结构数据的深度卷积网络

    本文介绍了一种将谱网络与图估计过程相结合的方法，用于构建小学习复杂度和处理没有强规律的领域的深层神经网络，并在大规模分类问题中测试并达到更好的性能。

    Jun, 2015

  • 利用检索增强的图神经网络进行图属性预测

    本文提出一种图检索机制叫做 GraphRetrieval 通过检索训练图来加强现有的图神经网络模型，利用自注意力的适配器从被检索图中获取有益信息并消除噪声，实现了对现有 GNN 模型效果的显著提升。

    Jun, 2022

  • 深度时空图建模的图卷积网络 (Graph WaveNet)

    本文介绍了一种新型的图神经网络，Graph WaveNet，它采用了自适应依赖矩阵和扩张卷积组件，能够精确捕捉数据中的隐藏空间依赖关系和处理非常长的时间序列，通过在两个公共交通网络数据集中的实验结果，证明了我们算法的优越性。

    May, 2019

  • 可扩展的 Inception 图神经网络 (SIGN)

    本文提出了一种新的、高效且可扩展的图深度学习架构，通过使用不同尺寸的图卷积滤波器，绕过了图采样的必要性，从而允许极快速的训练和推理，同时在比对测试中展现了与其他最先进架构相竞争的表现，对于包含超过 1.1 亿个节点和 15 亿条边的公共图数据集 ogbn-papers100M 实现了最先进的结果。

    Apr, 2020

  • 分析学习的分子表征进行性质预测

    在分子属性预测的算法解决方案中，神经机器技术的进步导致了一系列算法解决方案，其中神经网络应用于计算分子指纹或专家制作的描述符以及构造学习分子表示的图卷积神经网络最为有效，这项研究进行了广泛的基准测试，并提出了优于现有模型的图卷积模型的实证发现。

    Apr, 2019

  • 基于空间感知的图神经网络预测传感器数据中的关系行为

    本文提出了一种基于空间感知图神经网络的关系行为预测模型，该模型能够建模场景中的交互，并在轨迹级别上模拟不确定性，通过最新的自动驾驶数据集 ATG4D 和 nuScenes 的实验结果，我们的模型取得了显著的性能提升，具有端到端的训练能力。

    Oct, 2019

  • 可扩展的时空图神经网络

    本文提出了一种可扩展的体系结构，利用随机循环神经网络将输入时序的历史数据嵌入到高维状态表示中，并利用不同幂次的图相邻矩阵沿空间维传播以生成节点嵌入，从而实现多尺度的时空特征表示，我们的方法在保证结果竞争力的同时，大大降低了计算负担。

    Sep, 2022

  • 非线性输出转换的深度结构化预测

    本研究提出一种新型模型，可用于语义分割等任务中，综合多种现有方法，实现了图像分割中非线性输出空间转换，同时保持了现有推理技术的适用性。

    Nov, 2018

  • 使用神经网络组合图模型以获取结构化表示和快速推断

    提出了一种将概率图模型和深度学习相结合的模型框架，通过将神经网络用于观测模型，提高了潜在变量的图形结构；针对推断，使用了可视化的自编码器，利用识别网络输出共轭潜力的图形模型近似分布；所有的这些模型组件都是同时学习的，从而得到了一种可扩展的算法，利用了随机变分推断、自然梯度、图形模型信息传递和重参数化技巧。此模型框架的示例模型和应用程序向小鼠行为表型学方法提出了有效的解决方案。

    Mar, 2016

  • 多视图图神经网络用于分子性质预测

    使用多视图神经网络和交叉依赖的消息传递机制，以预测分子性质为目的，构建了一种能够同时利用节点（原子）和边（化学键）信息的表达力强的模型，并在多个基准测试中表现出优异性能。

    May, 2020