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graph invariant learning
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CVPR
通过分层语义环境改进图形中的分布外泛化
本研究提出了一种新颖方法,通过生成层次化的语义环境来增强图不变性学习,以应对分布转移,实验证明该方法在真实世界的图数据上取得了显著效果。
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4 months ago
GSINA: 通过图 Sinkhorn 注意力提高图不变学习中的子图提取
本文提出了一种基于图学习的新方法,利用优化传输理论和图 Sinkhorn 注意机制来提取具有控制稀疏性和柔和性的有意义、可区分的不变子图。该方法在多个数据粒度的图学习任务中表现出卓越的性能,优于现有的图学习方法。
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5 months ago
AAAI
使用亚图混合在图不变量学习中实现超越样本分布的泛化
本文提出了一种基于不变和变体模式共混策略的新型图不变性学习方法,能够联合生成混合的多个环境并从混合图数据中捕捉不变模式,通过扩展性实验证明该方法在各种分布转移中显著优于现有方法。
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7 months ago
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