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    人工智能团队在图数据挖掘领域取得新进展
    发布日期: 2021-12-04  浏览:
  • 近日,吉林大学未来科学国际合作联合实验室人工智能团队研究成果“Orthogonal Graph Neural Networks”被美国人工智能年会AAAI2022(CCFA类会议)接收。该研究致力于图数据挖掘,图神经网络(GNN)模型在交通预测、推荐系统、药物发现方面非常成功,目前研究者想通过扩大接受域增强GNN的表达和预测能力,然而叠加多层图卷积层之后性能会显著下降。大部分的研究学者将此现象的产生归因于过平滑问题,而我们通过理论分析和实验证明性能下降的最主要因素是特征变换的不合理设计导致的前向归一化和反向梯度的不稳定。因此我们设计了名为Ortho-GConv的正交化的特征变换,可以增强现有的GNN模型,稳定模型的训练,提高模型的泛化性能。实验结果证明我们的方法在节点分类和图分类任务稳定了前向和反向信号传播,准确率得到显著的提高。

    论文第一作者为吉林大学人工智能学院博士研究生郭凯同学,该工作由吉林大学人工智能学院常毅教授和王鑫助理教授指导。

    AAAI(The National Conference on Artificial Intelligence)是人工智能顶级国际会议。AAAI 2022将于2022年2月22日至3月1日在加拿大温哥华举办。