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news 2025/10/29 10:06:28

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(Oral) ICLR 2023 标题我们真的需要为时态网络设计复杂的模型架构吗内容循环神经网络(RNN)和自注意力机制(SAM)是提取时态图的时空信息的事实标准方法。有趣的是我们发现尽管RNN和SAM都能取得良好表现但在实践中它们并非总是必需的。本文提出了GraphMixer一个概念上和技术上很简单的架构包含了(1)仅基于多层感知器(MLP)的链接编码器(2)仅基于邻居均值池化的节点编码器(3)基于编码器输出的MLP链接分类器。虽然简单但GraphMixer在时态链路预测基准测试上取得了出色表现具有更快收敛速度和更好的泛化能力。 13、Temporal Domain Generalization with Drift-Aware Dynamic Neural Networks (Oral) ICLR 2023 标题带漂移感知的动态神经网络实现时域泛化内容时域泛化目标是学习能够泛化到未见分布的模型在时间变化的数据分布下具有极大挑战。本文提出了时域泛化的漂移感知动态神经网络(DRAIN)框架。首先它从贝叶斯角度联合建模了数据和模型动态之间的关系。然后它通过生成式方法捕获了学习到的动态图神经网络随时间变化的模型参数和数据分布漂移从而可以在没有未来数据的情况下预测未来模型。此外它还从理论上分析了时域泛化下的模型性能保证和泛化误差。 14、Transfer NAS with Meta-learned Bayesian Surrogates (Oral) ICLR 2023 标题使用元学习贝叶斯替身的神经架构搜索迁移内容神经架构搜索(NAS)技术通常要么计算代价高要么泛化能力差。而人工设计过程中研究人员可以利用之前的经验如从相关问题中迁移架构。本文采用这种人工设计策略提出一个元学习的NAS替身模型可以在不同数据集上进行架构评估和迁移。具体来说该方法使用贝叶斯优化、图神经网络架构嵌入和数据集转换器编码器。实验结果显示在多个计算机视觉数据集上该方法一致地达到了最先进的结果与一次性NAS方法的速度相当。 2022年 1. Graph neural network for traffic forecasting: A survey Expert Syst. Appl.(2022) 2. Improving graph neural network expressivity via subgraph isomorphism counting IEEE TPAMI (2022) 3. Federated social recommendation with graph neural network ACM T INTEL SYST TEC 4. Multiphysical graph neural network (MP-GNN) for COVID-19 drug design BRIEF BIOINFORM(2022) 5. GRIP: A graph neural network accelerator architecture IEEE T-C (2022) 6. Data-augmentation for graph neural network learning of the relaxed energies of unrelaxed structures NPJ COMPUT MATER (2022) 7. ConGNN: Context-consistent cross-graph neural network for group emotion recognition in the wild Information Sciences(2022) 8. A Self-supervised Mixed-curvature Graph Neural Network AAAI 2022 9. Explainability in graph neural networks: A taxonomic survey IEEE TPAMI (2022). 10. Graphlime: Local interpretable model explanations for graph neural networks IEEE KDE (2022). 11. Graph neural networks in network neuroscience IEEE TPAMI (2022). 12. Self-supervised learning of graph neural networks: A unified review IEEE TPAMI(2022). 13. Protgnn: Towards self-explaining graph neural networks AAAI 2022 14. Graph neural networks for recommender system WSDM 2022 15. A machine learning approach for predicting hidden links in supply chain with graph neural networks INT J PROD RES (2022) 16. My house, my rules: Learning tidying preferences with graph neural networks CoRL 2022 17. Cf-gnnexplainer: Counterfactual explanations for graph neural networks AISTATS 2022 18. Model Inversion Attacks against Graph Neural Networks IEEE KDE (2022). (2022) 19. Probing the rules of cell coordination in live tissues by interpretable machine learning based on graph neural networks PLOS COMPUT BIOL (2022) 20. Graph neural networks for particle tracking and reconstruction 21. Deep reinforcement learning meets graph neural networks: Exploring a routing optimization use case Computer Communications (2022) 22. Understanding pooling in graph neural networks IEEE T NEUR NET LEAR (2022). 23. Discovering invariant rationales for graph neural networks ICLR 2022 24. AEGNN: Asynchronous Event-based Graph Neural Networks CVPR 2022 25. Learning graph normalization for graph neural networks Neurocomputing 2022 26. Orphicx: A causality-inspired latent variable model for interpreting graph neural networks CVPR 2022 关注下方【学姐带你玩AI】回复“GNN精选”获取论文源代码合集码字不易欢迎大家点赞评论收藏
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