Graph Neural Networks：谱域图卷积

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Graph Neural Networks：谱域图卷积

以下学习内容参考了:1,2, 0.首先回忆CNN,卷积神经网络的结构和特点处理的数据特征:具有规则的空间结构(Euclidean domains),都可以采用一维或者二维的矩阵描述.(Convolutional neural network (CNN) gains great success on Euclidean data, e.g., image, text, audio, and video). 什么是卷积:卷积即固定数量邻域结点排序后,与相同数量的卷积核参数相乘求和. 离散卷积本质就…

3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation

3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation 原文章:https://www.yuque.com/lart/papers/wmu47a 动机主要针对的任务是RGBD语义分割, 不同于往常的RGB图像的语义分割任务, 这里还可以更多的考虑来自D通道的深度信息. 所以对于这类任务需要联合2D外观和3D几何信息来进行联合推理. 深度信息编码关于将深度信息编码为图像的方法有以下几种: 通过HHA编码来将深度信息编码为三通道: hori…

《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》阅读笔记

本文是对文献 <Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications> 的内容总结,详细内容请参照原文. 引言大量的学习任务都要求能处理包含丰富的元素间关联关系的图数据,例如物理系统建模.疾病分类以及文本和图像等非结构数据的学习等.图形神经网络(GNNs)是一种连接模型,通过图形节点之间的消息传递捕获图形的依赖性. 图(Graph)是一种对一组对象(node)及其关系(edge)进行建模的数据结构.由于图结构的强大表示能力,近…

论文解读（DAGNN）《Towards Deeper Graph Neural Networks》

论文信息论文标题:Towards Deeper Graph Neural Networks论文作者:Meng Liu, Hongyang Gao, Shuiwang Ji论文来源:2020, KDD论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 问题引入: 图卷积是领域聚合的代表,这些邻域聚合方法中的一层只考虑近邻,当进一步深入以实现更大的接受域时,性能会下降,这种性能恶化归因于过平滑问题( over-smoothing),即当感受域增大时,在传播和更新过…

论文解读(GraphSMOTE)《GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks》

论文信息论文标题:GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks论文作者:Tianxiang Zhao, Xiang Zhang, Suhang Wang论文来源:2021, WSDM论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 节点分类受限与不同类的节点数量不平衡,本文提出过采样方法解决这个问题. 图中类不平衡的例子: 图中:每个蓝色节点…

DAG-GNN: DAG Structure Learning with Graph Neural Networks

目录概主要内容代码 Yu Y., Chen J., Gao T. and Yu M. DAG-GNN: DAG structure learning with graph neural networks. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2019. 概有向无环图 + GNN + VAE. 主要内容先前已经有工作(NOTEARS)讨论了如何处理线性SEM模型 \[X = A^TX + Z, \] \(A \i…

论文解读（GIN）《How Powerful are Graph Neural Networks》

Paper Information Title:<How Powerful are Graph Neural Networks?>Authors:Keyulu Xu, Weihua Hu, J. Leskovec, S. JegelkaSources:2019, ICLRPaper:DownloadCode:DownloadOthers:2421 Citations, 45 References Abstract GNN 目前主流的做法是递归迭代聚合一阶邻域表征来更新节点表征,如 GCN 和…

论文解读（SelfGNN）《Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling》

论文信息论文标题:Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling论文作者:Zekarias T. Kefato, Sarunas Girdzijauskas论文来源:2021, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 介绍本文核心贡献: 使用孪生网络隐式实现对比学习: 本文提出四种特征增强方式(FA): 2 相关工作 Graph Neural Networks GCN…

论文阅读 Streaming Graph Neural Networks

3 Streaming Graph Neural Networks link:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401092 Abstract 本文提出了一种新的动态图神经网络模型DGNN,它可以随着图的演化对动态信息进行建模.特别是,该框架可以通过捕获: 1.边的序列信息, 2.边之间的时间间隔, 3.信息传播耦合性来不断更新节点信息. Conclusion 在本文中,提出了一种用于动态图的新图神经网络架构DGNN.该架构有两个组件构成:更新组件…

论文解读（LA-GNN）《Local Augmentation for Graph Neural Networks》

论文信息论文标题:Local Augmentation for Graph Neural Networks论文作者:Songtao Liu, Hanze Dong, Lanqing Li, Tingyang Xu, Yu Rong, Peilin Zhao, Junzhou Huang, Dinghao Wu论文来源:2021, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 现有的方法侧重于从全局的角度来增强图形数据,主要分为两种类型: str…