ICML 2022 | 基于结构化数据的异常检测再思考: 我们究竟需要怎样的图神经网络?

ICML 2022 | 基于结构化数据的异常检测再思考: 我们究竟需要怎样的图神经网络?

图神经网络(GNN)被广泛应用于结构化数据的异常检测,例如社交网络恶意账号检测、金融交易欺诈检测等。香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度(即图拉普拉斯矩阵的谱分解)分析了异常数据可能造成的影响。核心发现是:异常数据将导致频谱能量出现 “右移” 现象,即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这...

ICML 2019 | 图马尔可夫神经网络

ICML 2019 | 图马尔可夫神经网络

今天给大家介绍蒙特利尔算法研究所Yoshua Bengio教授课题组在ICML 2019发表的文章“GMNN:Graph Markov Neural Network”。作者在文章中提出了图马尔可夫神经网络GMNN,该模型可以结合统计关系学习方法和图神经网络的优点来研究关系数据的半监督对象分类问题,能...

神经网络概览及算法详解

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ICML 2019 | 神经网络的可解释性,从经验主义到数学建模

雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按,本文作者张拳石,上海交通大学副教授,研究方向为机器学习、计算机视觉,本文首发于知乎,雷锋网 AI 科技评论获其授权转载。以下为正文内容。 本来想把题目取为「从炼丹到化学」,但是这样的题目太言过其实,远不是近期可以做到的,学术研究需要严谨。但是,寻找适当的数...

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