Effiziente Datenkompression für Graph-Klassifizierung durch modell-agnostische Graph-Destillation
MIRAGE ist ein effizientes Verfahren zur Datenkompression für Graph-Klassifizierung, das unabhängig vom verwendeten Graphen-Neuronalen-Netz-Modell und dessen Hyperparametern ist. Es nutzt die Beobachtung, dass die Verteilung der Berechnungsbäume in Graphen oft stark schief ist, um eine kompakte Zusammenfassung der Trainingsdaten zu erstellen.
Einführung in Graphneuronale Netze und Graphgenerierung
Graphneuronale Netze (GNNs) sind ein leistungsfähiges Werkzeug, um komplexe Beziehungen in graphstrukturierten Daten zu analysieren und zu verstehen. Sie ermöglichen Aufgaben wie Knotenklassifizierung, Linkvorhersage und Graphgenerierung in einer Vielzahl von Anwendungsgebieten.
Adaptive Message Passing: Eine allgemeine Methode zur Verbesserung der Leistung von Graphnetzwerken bei der Erfassung von Langzeitabhängigkeiten
Adaptive Message Passing (AMP) ist ein allgemeiner Rahmen, der Graphnetzwerke in die Lage versetzt, Langzeitabhängigkeiten in Graphstrukturen besser zu erfassen, indem sie die Tiefe des Netzwerks und die Filterung von Nachrichten zwischen den Knoten dynamisch anpassen.
Effektive strukturelle Kodierungen durch lokale Krümmungsprofile
Lokale Krümmungsprofile (LCP) sind eine neuartige strukturelle Kodierung, die Knoten mit einer geometrischen Charakterisierung ihrer Nachbarschaften in Bezug auf diskrete Krümmung ausstattet. LCP übertrifft bestehende Kodierungsansätze und kann in Kombination mit globalen positionellen Kodierungen die Leistung von Graphneuronalen Netzen weiter steigern.
Curriculum-basiertes Lernen auf Graphen: Eine umfassende Übersicht
Curriculum-basiertes Lernen auf Graphen kombiniert die Stärken des maschinellen Lernens auf Graphen und des Curriculum-Lernens, um die Leistung von Graphmodellen durch die Verwendung einer sinnvollen Reihenfolge von Trainingsdaten zu verbessern.
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