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图神经网络的表达能力与对抗鲁棒性的视角
我们进行了第一个敌对鲁棒性研究，针对比传统的消息传递神经网络（MPNNs）更强大的图神经网络（GNNs）。具体而言，我们使用敌对鲁棒性作为一种工具，揭示了它们在理论上可能的表达能力与实际达到的表达能力之间的显著差距，并针对 GNNs 计算特
PDFa year ago
使用图卷积网络建模文档结构相似性进行连贯度评估
研究了一种基于 GCN 的连贯性模型，能够捕捉文档之间的结构相似性，实现对语篇的连贯性评估和自动化文本评分，并在两个任务中实现了总体最佳。
PDFa year ago
从星际到子图：运用局部结构意识提升任何 GNN
本文提出了一种称为 GNN-AK 的框架，旨在将任何 MPNN 提升为具有更高表达能力的模型，通过扩展 MPNN 中的局部聚合算法到更一般的子图模式，以提高实用性能，同时维持可扩展性；这种方法被证明比常见的 Weisfeiler-Lehma
PDF3 years ago
关于 Weisfeiler-Leman 不变性的子图计数和相关图属性
本文主要研究维斯费勒 - 利曼算法在子图模式匹配中的应用，关注于 $k=1,2$ 的情况下，探究满足 $k$-WL 不变性的子图模式，其发生次数也同样具有 $k$-WL 不变性，最终在 $k=1$ 和 $k=2$ 情况下得出完整结论。
PDF6 years ago
NIPS基于图神经网络的链接预测
本文研究了一种基于图神经网络的启发式学习方法，通过提取目标链接周围的局部子图，学习一个将子图模式映射到链接存在性的函数，从而自动学习适合当前网络的启发式算法，实验结果表明其性能优越。
PDF6 years ago
通过随机游走估算图形统计量的通用框架
本文提出了一种基于随机游走的框架，通过优化技术和收集样本来估算任何规模的图形统计数据，并取得了在准确性和时间成本方面都优于现有技术的效果。
PDF8 years ago