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关于图缩减的鲁棒性与 GNN 后门攻击
本文通过对六种粗化方法和六种稀疏化方法的综合鲁棒性分析，研究了图结构规模的 GN 任务中图规约方法在最新的后门攻击下的鲁棒性，结果表明鲁棒性因方法而异，一些方法甚至加剧了攻击，因此要确保图规约方法的计算效率提升不会危及 GN 系统的安全性。
PDF2 days ago
图神经网络用于工作车间调度问题的综述
此篇综述主要介绍了图神经网络在解决调度问题中的应用，探讨了不同类型的作业车间调度问题和流水车间调度问题，并重点研究了深度强化学习方法。通过介绍图表示和常用的图神经网络架构，作者回顾了各种问题类型的 GNN 方法，在图表示、图神经网络架构、G
PDF14 days ago
通过基于置信度的图稀疏化提高 GNN 预测的可解释性
我们提出了一种使用增强学习进行训练的 GNN 方法，通过移除边和 / 或节点找出最具预测性的子图，同时优化图分类任务的性能，从而在与基线相竞争的性能下，依赖于更稀疏的子图，从而产生更可解释的基于 GNN 的预测结果。
PDF3 months ago
多重网络中的表示学习：信息融合的位置和方法
在本文中，我们探索在无监督或半监督方式下，针对多通道网络中的节点学习表征的问题，并通过在图处理过程的不同层次上进行多样化的信息融合方案的详细分析和实验评估，提出了在处理多通道网络时如何构建 GNN 架构的改进方法。
PDF4 months ago
ICLR超越 Weisfeiler-Lehman: 一个用于 GNN 表达能力的定量框架
基于同态表示的图神经网络（Graph Neural Networks）的表达能力及其在子图计数等实际需求方面的量化研究。
PDF6 months ago
关于图神经网络的表达能力
该论文概述了图神经网络的 “表达能力” 概念，并就图神经网络的设计选择提供了有价值的见解。
PDF6 months ago
MuseGNN：可解释且收敛的大规模图神经网络层
对于使用激活函数迭代降低能量函数的图神经网络 (GNN) 模型中的数据建模处理，本研究提出了一种基于采样的能量函数和可扩展的 GNN 层，以克服模型深度带来的挑战，并在最大的公开节点分类基准测试超过 1TB 大小的情况下，实现了较高的准确性
PDF8 months ago
如何使用基于图神经网络的最佳文本表示法进行文本分类：连接数据点？
本研究对基于图的文本表示方法在文本分类中的应用进行了广泛的实证研究，探索了其实际影响和开放挑战。在短文档和长文档数据集上比较了几个 GNN 架构和 BERT 的性能，并发现文本输入特征和领域高度相关，尽管 BERT 表现出色，但在处理短文本
PDFa year ago
AAAI图形移植：节点显著性引导的图形混合和局部结构保护
本文提出了一种名为 Graph Transplant 的 Mixup 类图形增广方法，该方法在数据空间中混合不规则图形以解决不规则图形的数据增广难题，并显著提升了图形分类的性能和模型校准。
PDF3 years ago
化学反应感知分子表示学习
该研究提出使用化学反应来辅助学习分子表示，强制规定化学方程中反应物嵌入和生成物嵌入之和相等，以保持嵌入空间的良好组织，并提高分子嵌入的泛化能力。实验结果表明，该方法在多个下游任务中获得了最先进的性能。
PDF3 years ago