graph pre-training | BriefGPT

关键词graph pre-training

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跨领域图数据缩放：扩散模型案例展示
我们提出了 UniAug，这是一个建立在扩散模型之上的通用图结构增强器，通过预训练的扩散模型进行结构增强，在不同领域的图上实现了性能的持续改进，并在图数据扩展领域展示了首次示范。
PDFa month ago
ICLR解耦计量与选择：整合多个图预训练任务
本文提出了一个新颖的实例级框架，Weigh And Select (WAS)，通过分离连接的孪生网络将合作过程，包括选择和加权，结合起来，从而实现多个图先训练任务的整合。通过将一些简单但经典的任务相结合，WAS 在节点级和图级后续任务上表现
PDF4 months ago
基于谱视角的归纳图对齐指令：从图预训练到归纳微调之间的桥梁
我们提出了一种基于图提示的归纳式图对齐方法（IGAP），通过在谱空间中使用可学习提示来弥合图信号差距和图结构差距，实验证明我们的方法能够成功地在不同设置下弥合数据差距。
PDF4 months ago
多视图图对比学习的提示调优
我们提出了一种多视角图对比学习方法，并为其设计了提示调整方法，以缩小预训练和下游任务之间的差距。
PDF9 months ago
神经网络架构检索
提出了一种新的算法，用于检索与待设计神经结构相似的已存在的神经结构，并引入分层对比学习实现准确定义，它在人工设计和合成神经结构的评价中表现出卓越性能，并建立了包含 12000 个真实世界网络结构及其嵌入的数据集。
PDFa year ago
IJCAI图上预训练综述：分类，方法和应用
本篇论文综述了预训练图模型 (Pretrained Graph Models) 的现状，将现有的 PGMs 基于四个不同维度进行了分类，并探讨了其在社交推荐和药物研究等领域中的应用，最后提出了未来研究方向。
PDF2 years ago