graph auto-encoder | BriefGPT

关键词graph auto-encoder

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利用解缠结构图自编码器学习网络表示
我们介绍了 “解缠图自编码器” 和 “解缠变分图自编码器”（DGA 和 DVGA）的方法，其利用生成模型学习解缠表示，通过设计多通道信息传递层的解缠图卷积网络作为编码器，以及引入在不同潜在因素上的独立性约束，我们的方法在合成和真实数据集上实
PDF5 months ago
增强属性聚类的图形转换：一种创新的图形转换器方法
本研究引入一种新的方法，将图自编码器与图变压器相结合，称为 GTAGC，以解决传统方法无法捕捉图中节点间复杂全局依赖情况的问题，该方法在基准数据集上表现出卓越性能，展现了图聚类方面的应用前景。
PDFa year ago
学习本地连接模式完成网络
该研究利用图自编码器框架中的图同构网络模型，通过捕捉网络的局部结构模式来完成整个网络的建模，同时提出了一种基于网络结构的评估指标 “可达聚类系数”，实验证明该模型在需要较少信息的情况下能够达到竞争性的性能表现，并在大多数情况下比基线预测模型
PDF2 years ago
链接预测对抗攻击
本文定义并阐述了链接预测对抗攻击问题，并提出了一种基于图形自编码器中训练的梯度信息的迭代梯度攻击方法（IGA），该方法表明多数深度学习模型和最先进的链接预测算法都无法逃避对抗攻击。
PDF6 years ago