Jun, 2024

数据稀缺条件下的图挖掘

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TL;DR我们的研究提出了一个不确定性估计框架，可应用于任何泛化图神经网络（GNN）的基础网络上，以提高节点分类性能。该不确定性估计器模型是一个神经网络，将不确定性建模为概率分布而非离散的概率标量值。通过在 $n$ 路 $k$ 样本方式下进行训练，我们的方法在少样本学习设置中提高了分类准确率，而无需特定的元学习架构。在多个数据集和不同 GNN 基础网络上进行的实验证明了不确定性估计器对于带有 GNN 的少样本节点分类的有效性。
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发现论文，激发创造
  • 图数据上的不确定性感知半监督学习

    本文提出了使用 GNN 的多源不确定性框架，反映了深度学习和信念 / 证据理论领域中各种类型的预测不确定性，以进行节点分类预测。该框架通过从训练节点给定标签收集证据，设计了基于图的核狄利克雷分布估计 (GKDE) 方法，准确预测节点级狄利克雷分布，并检测超出分布的节点，该模型在六个真实网络数据集上表现优于现有模型，并提供了理论证明解释此结果背后的原因。

    Oct, 2020

  • 图神经网络中的不确定性研究

    通过综述现有的图卷积神经网络预测不确定性理论与方法，以及相关任务，我们主要关注不确定性的集成，这旨在增强模型性能与预测可靠性，从而桥接理论与实践，并连接不同的图卷积神经网络社区，同时为这个领域提供了有价值的研究方向。

    Mar, 2024

  • 用于图神经网络的准确可扩展的认知不确定性估计

    我们提出了 G-DeltaUQ，这是一个新的训练框架，旨在改进图神经网络的内在不确定性估计，通过独特的图锚定策略适应图数据，从而在节点和图分类中实现更好的标定准确度。

    Jan, 2024

  • 在噪声图上具有不确定性感知的鲁棒学习

    本篇论文提出了一种基于图神经网络的节点分类不确定性感知学习框架，通过分布鲁棒优化来最小化最坏风险，以更好地在各种噪声情况下实现节点嵌入学习，实验结果表明与现有方法相比，该框架具有更优越的预测表现。

    Jun, 2023

  • 图学习的不确定性量化：一项综述

    对图形模型中的不确定性进行量化的最新方法进行了概述，并将其组织为不确定性表示和处理方法，以加深对图形模型中不确定性量化方法的理解，从而提高其在关键应用中的效果和安全性。

    Apr, 2024

  • 元图学习中的小样本节点分类 Meta-GNN

    提出了一种新的基于元学习的图分类模型 Meta-GNN，能够在非欧几里得领域解决节点分类问题，并在多个基准数据集上实现了较大幅度的性能改进和任务适应能力的提高。

    May, 2019

  • 一个图不仅仅是其节点：走向图结构不确定性感知学习

    本文提出新的边度量指标，包括期望校准误差（ECE）和同意 / 不同意 ECE，可用于计算图上的不确定性评估，以提供节点评分之外的观点和洞察力。同时，本文还表明，将其结构化表示问题纳入 GNN 模型中能够更好地估计不确定性，这表明超越节点级别的设定具有重要的益处。

    Oct, 2022

  • 不确定性感知的少样本图像分类

    本文提出了一种不确定性感知的 few-shot 图像分类框架，通过模拟查询和支持样本之间相似度不确定性，提高了模型对有限样本的优化能力，并在基准模型的基础上显著提升了模型性能。

    Oct, 2020

  • 深度学习不确定性估计的通用框架

    提出了一种用基于贝叶斯信任网络和蒙特卡罗采样的方法来对神经网络进行不确定性估计，这个方法具有与神经网络结构和任务无关，不需要优化进程的更改，能够应用于已经训练好的结构，有效地提高了准确性。

    Jul, 2019

  • 图后验网络：基于贝叶斯的节点分类预测不确定性

    本研究探讨了图中非独立节点预测的不确定性量化方法，并提出了一种名为图后验网络（GPN）的新模型，该模型采用贝叶斯后验更新技术并在节点分类中表现出优越性能。

    Oct, 2021