论文精读-变分图自编码器-2016 本研究试图将VAE的框架融入到graph领域,从而进行节点特征的无监督学习。 2020-09-30 Paper-Method Deep Learning Unsupervised Learning Graph Neural networks Variational Inferece
论文精读-VGCN-2019 本研究利用变分推断的方法来将网络结构概率化,如果网络结构中存在大量的错误时其效果要好于传统的方法。 2020-09-25 Paper-Method Deep Learning Graph Neural Networks Semi-Supervised Learning Variational Inference
论文精读-DeepGCNs-2019 探索通过加深GCNs的层数来得到更好的效果,使用的技术有residual links、dilation、dynamic kNN等,在点云分割任务上进行了验证。 2020-09-25 Paper-Method Deep Learning Graph Neural Netowrks Point Cloud
论文精读-Point-GNN-2020 本研究提出了一个基于GNNs的框架来完成点云数据的目标识别任务。 2020-09-22 Paper-Method Deep Learning Point Cloud Graph Nueral Networks
论文精读-使用GCN对癌症进行分类-2020 本研究探索了使用GCNs进行TCGA癌症分类的可能性,使用的网络出了PPI外还有co-expression。 2020-09-13 Paper Deep Learning Omics GNN
论文精读-NICE-2014 本研究是flow model领域的一个重要时间点,通过精巧的设计,NICE成功解决了flow模型的两个痛点:雅克比行列式、逆映射的计算。之后基于此进一步改进的Glow更是在图像生成方面达到了和GAN一致的高度。 2020-09-10 Paper-Method Unsupervised Learning Deep Leanring Flow Models
论文精读-Transformer-2017 本研究提出了Transformer——一个输入序列、输出序列的encoder-decoder架构。其创新之处在于使用self-attention和point-wise来代替了传统的CNNs或RNNs来处理序列,提高了并行能力。 2020-09-08 Paper-Method Deep Learning Attention Natural Language Processing
论文精读-DeepWalk-2014 最早的基于随机游走的图嵌入算法,非常巧妙的思想。 2020-09-07 Paper-Method Deep Learning Unsupervised Learning Graph Embedding
论文精读-HetSANN-2019 本研究通过对GAT模型的进一步细化和改进,提出了一种专门对异质图(拥有不同类型的节点和边)进行特征学习的图神经网络。 2020-09-05 Paper-Method Deep Learning Graph Neural Networks
论文精读-ASAP-2020 本研究提出了一种新的pooling算法,其相当于结合了DiffPool的assignment matrix思想和TopKPool、SAGPool的sparse特性,并且进行了相当的改进(M2T self-attention,LEConv)。 2020-09-02 Paper-Method Deep Learning Graph Neural Networks Pooling
论文精读-EdgePool-2019 一种新的graph pooling方法,其不再将焦点放在node而是edge上,通过收缩edge来将两个nodes聚合从而完成graph的pooling。 2020-09-01 Paper-Method Deep Learning Graph Neural Networks Pooling
论文精读-SAGpool-2019 本研究提出了一种新的graph pooling算法——SAGPool,可以同时考虑topology和feature的信息。具体来看,可以看做是对Graph U-Net中gPool算法的推广。在其实验中表现惊艳。 2020-09-01 Paper-Method Deep Learning Graph Neural Networks Pooling