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PeerNets: 利用同行智慧对抗对抗性攻击
本文介绍 PeerNets，这是一种新颖的卷积神经网络架构，采用了图卷积以从数据的全局结构中获取有用的信息，并可以更有效地抵御各种白盒和黑盒对抗攻击。
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6 years ago
KDD
图数据神经网络的对抗攻击
本文主要介绍了第一项针对属性通用图的对抗攻击研究，特别关注利用图卷积思想的模型，在针对测试及训练阶段的攻击中生成针对节点特征和图结构的对抗扰动，并确保这些扰动在保存重要数据特征的同时，不被察觉，旨在帮助更好地理解和缓解目前深度学习模型在对抗
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6 years ago
PotentialNet 用于分子性质预测
该论文介绍了使用基于深度神经网络的机器学习方法来改进药物发现过程中分子属性预测的性能，包括设计出的 PotentialNet 结构和 EF$_{chi}^{(R)}$ 指标以及交叉验证策略等，并在多个基于配体的任务中验证了模型性能的创新性。
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6 years ago
ICLR
图注意力网络
本文提出新颖的神经网络结构图注意力网络（GATs），利用掩码的自我关注层处理图结构化数据的缺点，有效提出解决谱学派图神经网络中的几个关键挑战的方法，并在四个数据集上取得了最先进的结果。
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7 years ago
分子图卷积：超越指纹技术
描述了分子结构的分子 “图卷积”，这是一种针对无向图学习的机器学习架构，可以更好地利用图结构中的信息，为基于配体的虚拟筛选开辟了新局面。
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8 years ago
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