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基于物理推导的 GraphSAGE 方法用于偏微分方程描述的物理过程模拟
本研究提出了一种基于 Galerkin 方法和分段多项式节点基础函数的物理驱动 GraphSAGE 方法（PD-GraphSAGE），用于解决由不规则 PDEs 控制的计算问题并开发参数化 PDE 代理模型。该方法采用物理域的图表示，从而减
PDF4 months ago
从结构交互中发现软件中的恶意签名
提出了一种新颖的计算机病毒检测方法，利用深度学习、数学技术和网络科学，通过对复杂网络中应用程序进行静态和动态分析，利用生成的网络拓扑图输入到 GraphSAGE 架构中，以节点特征表示操作名称，通过分析网络的拓扑几何结构进行预测，达到检测最
PDF7 months ago
ICML利用图神经网络分析 MANET 通信流量
研究了 Graph Neural Networks 在 Mobile Ad-Hoc Networks 上的应用，并利用 PyTorch Geometric 框架对 MANETs 数据集进行了分析。通过 GraphSAGE（SAG）模型进行边
PDF2 years ago
利用深度学习生成的最佳航空策略以控制大流行病
本研究应用基于图卷积神经网络的动态连接 GraphSAGE 模型，通过空间时间图研究了全球范围内 COVID-19 疫情传播与人类流动的关系，通过场所敏感度分析找到了导致疫情爆发的主要区域，并提出了空中交通减少方案，为政策决策提供了有效参考
PDF2 years ago
ICLR数据驱动节点采样强化 GraphSAGE
本文提出了一种新的基于数据驱动采样策略，通过非线性回归来确定一个邻域的实值重要性，并使用该值作为采样标准，实验表明基于值的强化学习方法能够提高 GraphSAGE 的性能。
PDF5 years ago
ICML图分类的团池化
文章提出一种利用 cliques 作为单元池的新型图形合并操作，实现在图形卷积网络（GCN）和 GraphSAGE 架构中并进行标准图像分类基准测试，同时还探索了在常规图形中向后兼容合并的竞争性性能。
PDF5 years ago
NIPS大型图上的归纳表示学习
该研究提出了一种通用的归纳框架 GraphSAGE，可以利用节点特征信息生成节点嵌入，不需要进行所有节点的嵌入训练，同时利用邻域采样和聚合特征来学习生成节点嵌入的函数。该算法在三项归纳节点分类基准测试中表现出色，具有很好的泛化性能。
PDF7 years ago