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통찰 - 그래프 신경망 네트워크
그래프 전이 학습에서 부정적 전이 문제 해결을 위한 서브그래프 풀링
그래프 구조의 차이로 인해 발생하는 노드 임베딩의 분포 차이를 서브그래프 정보를 활용하여 완화함으로써 부정적 전이 문제를 해결할 수 있다.
그래프 신경망 네트워크의 과도한 평활화 해결을 위한 통합적 접근법: ATNPA
본 논문은 그래프 신경망 네트워크의 과도한 평활화 문제를 해결하기 위한 통합적 접근법인 ATNPA를 제안한다. ATNPA는 기존 방법들의 설계 원리와 수학적 공식을 요약하고 이를 6가지 범주로 분류한다. 이를 통해 개별 방법들이 과도한 평활화를 어떻게 해결하는지에 대한 깊이 있는 이해를 제공한다.
지속적 학습을 위한 편향 없는 무손실 메모리 재생 기반 그래프 학습
지속적으로 확장되는 그래프 데이터에 효과적으로 적응하기 위해, 편향 없는 무손실 메모리 재생 기반의 그래프 신경망 네트워크 학습 방법을 제안한다.
SSHPool: 분리된 하위 그래프 기반 계층적 풀링 방법
본 논문에서는 그래프 분류를 위한 새로운 지역 그래프 풀링 방법인 분리된 하위 그래프 기반 계층적 풀링(SSHPool)을 제안한다. SSHPool은 입력 그래프의 노드를 다른 클러스터로 할당하여 분리된 하위 그래프를 생성하고, 각 하위 그래프에 개별적인 지역 그래프 컨볼루션 연산을 적용하여 과도한 평활화 문제를 해결한다. 또한 계층적으로 이 과정을 반복하여 원래 그래프의 계층적 전역 특징을 효과적으로 추출할 수 있다.
개인 공정성 향상이 그래프 신경망 네트워크의 프라이버시 위험을 증가시킬 수 있음
개인 공정성을 향상시키면 그래프 신경망 네트워크의 엣지 프라이버시 위험이 증가할 수 있다.
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