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ICMLMAGNOLIA: 基于 GNN 的在线价值逼近匹配算法
在线贝叶斯二分匹配问题是数字市场和交易所中的一个核心问题，我们引入了一种图神经网络（GNN）方法，模拟了该问题的组合复杂的最优在线算法，通过计算每个动作的 VTG（value-to-go）来选择动作（例如，匹配哪些节点），然后在未来以最佳方
PDF24 days ago
强传递关系与图神经网络
本研究通过扩展相似性的概念，从邻近社区延伸到整个图形，并引入了基于传递性关系的相似性扩展，使得图神经网络能够捕捉整个图形上的全局相似性和局部相似性。我们提出了 Transitivity Graph Neural Network（TransG
PDF6 months ago
ICLR非参数语言模型中的结构局部性获取
本文探讨了利用结构局部性在非参数语言模型中的应用，并提出了一种简单而有效的方法来将学习参数加入到这些模型中以提高局部邻域中检索示例的概率，并在 Java 源代码和维基百科文本等不同领域进行了实验，发现结构局部性特征可以改善模型效果。
PDF3 years ago
ICLR深度图匹配一致性
本文提出了一种基于图神经网络和同步消息传递网络的两阶段神经结构，用于学习和精炼图之间的结构对应关系，并在计算机视觉和知识图谱中的实体对齐方面实现了比当前最先进方法更好的实际效果。
PDF4 years ago
后因解释的危险性：不合理的反事实解释
通过研究局部邻域，探究人工构建的反事实解释是否为实际数据知识，发现存在较高风险，多数最前沿方法不能区分有解释性的反事实实例和不合理实例。
PDF5 years ago
核图卷积神经网络
本文旨在利用图形核函数解决图形数据处理问题，通过选取合适的滤波器、池化层以及前馈神经网络进行特征学习，最终在十个基准数据集的七个中达到了优异的表现。
PDF7 years ago