What Can We Learn from State Space Models for Machine Learning on Graphs?
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Huang, Yinan, Miao, Siqi, Li, Pan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
What Are Good Positional Encodings for Directed Graphs?
di: Huang, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2024)
What Can We Learn From MIMO Graph Convolutions?
di: Roth, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Roth, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Benchmark on Directed Graph Representation Learning in Hardware Designs
di: Wang, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
On What We Can Learn from Low-Resolution Data
di: Frehr, Theresa Dahl, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Frehr, Theresa Dahl, et al.
Pubblicazione: (2026)
Simple Is Effective: The Roles of Graphs and Large Language Models in Knowledge-Graph-Based Retrieval-Augmented Generation
di: Li, Mufei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Mufei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Understanding Sensitive and Decisive Patterns in Explainable AI: A Case Study of Model Interpretation in Geometric Deep Learning
di: Zhu, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learn Beneficial Noise as Graph Augmentation
di: Huang, Siqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Siqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Mamba: Towards Learning on Graphs with State Space Models
di: Behrouz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Behrouz, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)
HeteGraph-Mamba: Heterogeneous Graph Learning via Selective State Space Model
di: Pan, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pan, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty Quantification for Data-Driven Machine Learning Models in Nuclear Engineering Applications: Where We Are and What Do We Need?
di: Wu, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph-KV: Breaking Sequence via Injecting Structural Biases into Large Language Models
di: Wang, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can We Predict Before Executing Machine Learning Agents?
di: Zheng, Jingsheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zheng, Jingsheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Why Does Dropping Edges Usually Outperform Adding Edges in Graph Contrastive Learning?
di: Xu, Yanchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Yanchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
What Can We Learn from Inter-Annotator Variability in Skin Lesion Segmentation?
di: Abhishek, Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abhishek, Kumar, et al.
Pubblicazione: (2025)
DyG-Mamba: Continuous State Space Modeling on Dynamic Graphs
di: Li, Dongyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Dongyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Relational Learning with Entity-level Privacy Guarantees
di: Huang, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2025)
DG-Mamba: Robust and Efficient Dynamic Graph Structure Learning with Selective State Space Models
di: Yuan, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Amplitude-Independent Machine Learning for PPG through Visibility Graphs and Transfer Learning
di: Miao, Yuyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Miao, Yuyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Feedback-to-Rubrics: Can We Learn Expert Criteria from Inline Comments?
di: Yoshida, Kotaro, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yoshida, Kotaro, et al.
Pubblicazione: (2026)
STG-Mamba: Spatial-Temporal Graph Learning via Selective State Space Model
di: Li, Lincan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Lincan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Graph Mamba: A Comprehensive Survey on State-Space Models for Graph Learning
di: Atitallah, Safa Ben, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Atitallah, Safa Ben, et al.
Pubblicazione: (2024)
MedMamba: Multi-View State Space Models with Adaptive Graph Learning for Medical Time Series Classification
di: Zhang, Da, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Da, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Learning for BioImaging: What Are We Learning?
di: Svatko, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Svatko, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Active Learning Halfspaces with Tsybakov Noise: A Non-convex Optimization Approach
di: Li, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2023)
What is the Relationship between Tensor Factorizations and Circuits (and How Can We Exploit it)?
di: Loconte, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Loconte, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2024)
GeSS: Benchmarking Geometric Deep Learning under Scientific Applications with Distribution Shifts
di: Zou, Deyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zou, Deyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
COMBA: Cross Batch Aggregation for Learning Large Graphs with Context Gating State Space Models
di: Shen, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shen, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Message-Passing State-Space Models: Improving Graph Learning with Modern Sequence Modeling
di: Ceni, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ceni, Andrea, et al.
Pubblicazione: (2025)
GraphMaker: Can Diffusion Models Generate Large Attributed Graphs?
di: Li, Mufei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Mufei, et al.
Pubblicazione: (2023)
What Do Temporal Graph Learning Models Learn?
di: Hayes, Abigail J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hayes, Abigail J., et al.
Pubblicazione: (2025)
State Space Models over Directed Graphs
di: She, Junzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: She, Junzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards A Universal Graph Structural Encoder
di: Chen, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jialin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent Domain Prompt Learning for Vision-Language Models
di: Li, Zhixing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhixing, et al.
Pubblicazione: (2025)
What Machine Learning Can Do for Focusing Aerogel Detectors
di: Shipilov, Foma, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shipilov, Foma, et al.
Pubblicazione: (2023)
Is Distance Matrix Enough for Geometric Deep Learning?
di: Li, Zian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Zian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Curriculum Graph Machine Learning: A Survey
di: Li, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the Hyperparameter Loss Landscapes of Machine Learning Models: An Exploratory Study
di: Huang, Mingyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Mingyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Exemplar-Free Continual Learning for State Space Models
di: Lee, Isaac Ning, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Isaac Ning, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Dissipate Energy in Oscillatory State-Space Models
di: Boyer, Jared, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Boyer, Jared, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent Matters: Learning Deep State-Space Models
di: Klushyn, Alexej, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Klushyn, Alexej, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
What Are Good Positional Encodings for Directed Graphs?
di: Huang, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
What Can We Learn From MIMO Graph Convolutions?
di: Roth, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A Benchmark on Directed Graph Representation Learning in Hardware Designs
di: Wang, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
On What We Can Learn from Low-Resolution Data
di: Frehr, Theresa Dahl, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Simple Is Effective: The Roles of Graphs and Large Language Models in Knowledge-Graph-Based Retrieval-Augmented Generation
di: Li, Mufei, et al.
Pubblicazione: (2024)