graph transformation | BriefGPT

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图转换规则的自动推导
介绍一种结合生成和动态观点的图变换模型构建方法，通过对输入的动态属性进行压缩构建兼容模型，该方法采用一种启发式的方法将图变换模型推演问题转化为已知问题的集合覆盖问题。
PDF3 months ago
校准和提升多关系和时间图上 GNN 的逻辑表达能力
在这篇论文中，我们研究了图神经网络的逻辑表达能力，特别是其作为多关系图上的布尔节点分类器的能力，并提出了一种简单的图转换技术来增强图神经网络的表达能力。我们还将研究扩展到了时间图上，并通过实验证明了我们的发现。
PDF8 months ago
领域通用深度图变换
通过使用基于超网络的图神经网络和半监督链接预测，我们提出了一种多输入多输出的方法，用于预测不在训练数据中的图，并展示了该方法在预测和领域泛化任务上的卓越性能。
PDFa year ago
关系消息传递用于完全归纳知识图谱补全
本研究提出了一种新方法 RMPI，它使用关系信息直接传递消息来充分利用子图推理中的关系模式，具有一定的归纳能力，并且可以比现有的全归纳 KGC 方法表现更好。
PDF2 years ago
融合基于文本和基于图形的特征用于从语音中检测心理健康疾病
通过语音信号图形转换和自然语言处理相结合，可以提高语音信号图形低级特征和文本低级特征分类和学习的融合，从而增强抑郁症等心理障碍的检测，特别是在疫情后期，随着语音启用设备，如智能手机的普及。
PDF2 years ago
ACL利用抽象意义表示进行知识库问答
本文提出了一种模块化的知识库问答系统 Neuro-Symbolic Question Answering (NSQA)，它采用 Abstract Meaning Representation (AMR) parse 语义分析、简单有效的图转
PDF4 years ago
化学反应预测的图转换策略网络
通过提出一种基于图转换的模型（GTPN），结合了图神经网络和强化学习方法，以最小的化学知识从数据中直接学习反应，常规策略梯度损失不适用于指导模型在化学成键变换的集合中进行搜索，因此作者提出将一些有用的约束添加到标准策略梯度损失函数中来指
PDF6 years ago
ICLR神经网络的模块化变形
本文研究了网络形态学习的问题，提出了基于图形变换的两种原子型形态学习方法，并基于 ResNet 提出了实现方案。
PDF7 years ago