Buchumschlag

GrassNet: State Space Model Meets Graph Neural Network

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhao, Gongpei, Wang, Tao, Jin, Yi, Lang, Congyan, Li, Yidong, Ling, Haibin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

DFA-GNN: Forward Learning of Graph Neural Networks by Direct Feedback Alignment
von: Zhao, Gongpei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NG-GS: NeRF-Guided 3D Gaussian Splatting Segmentation
von: He, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

When Graph Neural Networks Meet Dynamic Mode Decomposition
von: Shi, Dai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Neural Networks on Quantum Computers
von: Liao, Yidong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models Meet Graph Neural Networks for Text-Numeric Graph Reasoning
von: Song, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models Meet Graph Neural Networks: A Perspective of Graph Mining
von: You, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Neural Networks for Graphs with Heterophily: A Survey
von: Zheng, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

DM4Steal: Diffusion Model For Link Stealing Attack On Graph Neural Networks
von: Chen, Jinyin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Delayed Bottlenecking: Alleviating Forgetting in Pre-trained Graph Neural Networks
von: Zhao, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

COMBA: Cross Batch Aggregation for Learning Large Graphs with Context Gating State Space Models
von: Shen, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Extending the Design Space of Graph Neural Networks by Rethinking Folklore Weisfeiler-Lehman
von: Feng, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Graph Transformer Networks for Accurate Band Structure Prediction: An End-to-End Approach
von: Gong, Weiyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Boolean Product Graph Neural Networks
von: Wang, Ziyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

State Space Models over Directed Graphs
von: She, Junzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Prompting Meets Spiking: Graph Sparse Prompting via Spiking Graph Prompt Learning
von: Jiang, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

High-order Graph Neural Networks with Common Neighbor Awareness for Link Prediction
von: Wang, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hypergraph Neural Network with State Space Models for Node Classification
von: Quadir, A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spatiotemporal Forecasting Meets Efficiency: Causal Graph Process Neural Networks
von: Einizade, Aref, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DyG-Mamba: Continuous State Space Modeling on Dynamic Graphs
von: Li, Dongyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SALS: Sparse Attention in Latent Space for KV cache Compression
von: Mu, Junlin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Variable-Order Fractional Differential Equation Networks
von: Cui, Wenjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adversarial Training for Graph Neural Networks via Graph Subspace Energy Optimization
von: Liu, Ganlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DG-Mamba: Robust and Efficient Dynamic Graph Structure Learning with Selective State Space Models
von: Yuan, Haonan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Imbalanced Graph Classification with Multi-scale Oversampling Graph Neural Networks
von: Ma, Rongrong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Delays in Spiking Neural Networks: A State Space Model Approach
von: Karilanova, Sanja, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Recurrent U-Net-Based Graph Neural Network (RUGNN) for Accurate Deformation Predictions in Sheet Material Forming
von: Zhao, Yingxue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Network Tomography with Path-Centric Graph Neural Network
von: Hu, Yuntong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ACA-Net: Future Graph Learning for Logistical Demand-Supply Forecasting
von: Shi, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tensor Networks Meet Neural Networks: A Survey and Future Perspectives
von: Wang, Maolin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Graph Neural Network for Product Recommendation on the Amazon Co-purchase Graph
von: Cao, Mengyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

State Space Models on Temporal Graphs: A First-Principles Study
von: Li, Jintang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TodyNet: Temporal Dynamic Graph Neural Network for Multivariate Time Series Classification
von: Liu, Huaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

HydraNet: Momentum-Driven State Space Duality for Multi-Granularity Tennis Tournaments Analysis
von: Li, Ruijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mathematical Modeling and Convergence Analysis of Deep Neural Networks with Dense Layer Connectivities in Deep Learning
von: Huang, Jinshu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Mamba: Towards Learning on Graphs with State Space Models
von: Behrouz, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SpaceGNN: Multi-Space Graph Neural Network for Node Anomaly Detection with Extremely Limited Labels
von: Dong, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ignoring Directionality Leads to Compromised Graph Neural Network Explanations
von: Sun, Changsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-explainable Graph Neural Network for Alzheimer's Disease And Related Dementias Risk Prediction
von: Hu, Xinyue, et al.
Veröffentlicht: (2023)

From Layers to States: A State Space Model Perspective to Deep Neural Network Layer Dynamics
von: Liu, Qinshuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IGNN-Solver: A Graph Neural Solver for Implicit Graph Neural Networks
von: Lin, Junchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)