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边缘上的 Weisfeiler-Leman：当更多的表达能力很重要
增强 Weisfeiler-Leman 算法和消息传递图神经网络的表达力的关系对于改进概括能力的条件是不明确的。通过引入子图信息和经典边界理论来探索这种表达力增强和概括能力改善的条件，并提出具有可证明概括性质的基于 $1$-WL 的核和消息
PDF5 months ago
维斯费勒和勒曼进入了机器学习：迄今为止的故事
该论文综述了基于 Weisfeiler-Leman 算法的算法和神经结构，其在机器学习中具有图形和关系数据方面的强大功能，特别是在监督式学习方面。此外，该论文还讨论了算法的理论背景，如何在有监督的图形和节点表示学习中使用它，并概述了连接到神
PDF3 years ago
IJCAI使用 Weisfeiler-Leman 算法进行图机器学习的实力
本文全面概述了基于 Weisfeiler-Leman 算法的机器学习及其在监督学习、图和节点分类、神经架构连接等方面的应用及未来方向。
PDF3 years ago
Weisfeiler-Leman 算法中的 Walk 细化、Walk 逻辑和迭代次数
2 维 Weisfeiler-Leman 算法稳定 n - 顶点图的迭代次数最多为 O (n log n)。通过计算行走次数，我们利用这个算法来证明这个结论，并给出了一个表达式，以计算 3 变量一阶逻辑中可区分图的数量。同时，我们使用半简单
PDF5 years ago
Weisfeiler 和 Leman 稀疏化：走向可伸缩的高阶图嵌入
本文提出一种基于 Weisfeiler-Leman 算法和神经网络架构的图核方法，能够处理高阶交互，同时具有表达能力、可扩展性和防止过拟合等优点。实验表明，与原算法相比，局部算法（包括核和神经体系结构）具有快速计算时间和防止过拟合的优势，并
PDF5 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