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重温图上的随机游走学习
通过对图的随机游走产生机器可读的记录，并通过深度神经网络处理这些记录，直接进行顶点级或图级的预测，我们重新审视了图上机器学习的一个简单思想。我们称这些随机机器为随机游走神经网络，并表明我们可以设计它们成为同构不变并具备概率下图函数的通用逼近
PDF3 days ago
通过生成方法探索图表示学习中的任务合并
提出了 GA^2E，一种统一的对抗性掩码自动编码器，能够在各种图任务中无缝应用，通过对抗训练机制确保图表示的稳健性。
PDF3 months ago
IJCAI一体化：图神经网络的多任务提示（扩展摘要）
该研究论文介绍了一种创新的方法来解决预训练图模型与各种应用任务之间的差距问题，借鉴了自然语言处理中提示学习的成功。我们提出了一种适用于图的多任务提示方法，通过统一图和语言提示格式，使自然语言处理的提示策略能够适用于图任务，并通过分析图应用的
PDF4 months ago
图上的持续学习：挑战、解决方案和机遇
连续图学习领域的系统综述，对连续图学习算法的任务设置、模型设计和应用进行分类和比较，分析其与传统连续学习技术的适用性以及存在的挑战和未来方向。
PDF5 months ago
KDD一体化：用于图神经网络的多任务提示
本文引入了提示方法来弥补预训练模型与各种图形任务之间的差距，并提出了一种新的用于图形模型的多任务提示方法。经过实验，结果表明我们的方法优越性。
PDFa year ago
CVPR从消息传递重新思考图神经架构搜索
本文提出的 Graph Neural Architecture Search 可以自动化搜索图神经网络的最佳深度和最佳的消息传递机制，以达到优越的图任务结果。
PDF3 years ago
WWWCogDL：面向图深度学习的全面库
CogDL 是一个综合性的图深度学习库，提出了一种统一的 GNN 模型训练和评估框架，采用了有效的稀疏操作符和易于使用的特性，用于解决图数据的稀疏性和 GNN 训练复杂性等问题，并在基础图任务上取得了最具竞争力的结果。
PDF3 years ago