Einfluss der Topologie auf Graphenlernaufgaben charakterisieren
Die Effektivität von Graphenlernmodellen hängt von der Kompatibilität zwischen Graphentopologie und Graphenaufgaben ab. Wir schlagen eine Metrik namens TopoInf vor, um den Einfluss der Topologie auf die Leistung von Graphenlernmodellen zu charakterisieren.
Effizientes Lernen von Graphstrukturen aus Gaußschen, stationären Signalen auf Graphen
Das Polynomiale Graphische Lasso (PGL) ist ein neuer Ansatz zum Lernen von Graphstrukturen aus Knotensignalen. Durch die Modellierung der Signale als Gaußsch und stationär auf dem Graphen kann PGL die Stärken des Graphischen Lasso mit einem umfassenderen Modell kombinieren.
Effiziente Steigerung des Multitask-Lernens auf Graphen durch höherwertige Aufgabenaffinitäten
Durch das Gruppieren von Aufgaben basierend auf höherwertigen Aufgabenaffinitäten kann die Leistung des Multitask-Lernens auf Graphen deutlich verbessert werden.
Effizientes Lernen von Graphen für robuste Repräsentationen gegen Labelrauschen
Lernen von fehlertoleranten Repräsentationen auf Graphen zur Verbesserung der Robustheit gegen Labelrauschen.
Effektive Reduzierung von Labelrauschen auf Graphen durch topologische Stichprobenauswahl
Effektive Reduzierung von Labelrauschen auf Graphen durch die Verwendung von Topologischer Stichprobenauswahl.
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