IFH: a Diffusion Framework for Flexible Design of Graph Generative Models
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Cognolato, Samuel, Sperduti, Alessandro, Serafini, Luciano |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
A Spectral Interpretation of Redundancy in a Graph Reservoir
von: Bison, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bison, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Analysis of Dirichlet Energies as Over-smoothing Measures
von: Bison, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bison, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unveiling the Actual Performance of Neural-based Models for Equation Discovery on Graph Dynamical Systems
von: Cappi, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cappi, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Discrete World Models via Regularization
von: Bizzaro, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bizzaro, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning neuro-symbolic convergent term rewriting systems
von: Petruzzellis, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Petruzzellis, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Assessing the Emergent Symbolic Reasoning Abilities of Llama Large Language Models
von: Petruzzellis, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Petruzzellis, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A tree-based kernel for graphs with continuous attributes
von: Martino, Giovanni Da San, et al.
Veröffentlicht: (2015)
von: Martino, Giovanni Da San, et al.
Veröffentlicht: (2015)
Simple and Effective Transfer Learning for Neuro-Symbolic Integration
von: Daniele, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Daniele, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Symbolic Learning: Discovering Symbols and Rules from Perceptions
von: Daniele, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Daniele, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2022)
TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series
von: Nikitin, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Nikitin, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Generating Graphs via Spectral Diffusion
von: Minello, Giorgia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Minello, Giorgia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exact Computation of Any-Order Shapley Interactions for Graph Neural Networks
von: Muschalik, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Muschalik, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Theoretical Limitations of Embedding-based Link Prediction
von: Badreddine, Samy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Badreddine, Samy, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Text to Talent: A Pipeline for Extracting Insights from Candidate Profiles
von: Frazzetto, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Frazzetto, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Iterative In-Context Learning to Enhance LLMs Abstract Reasoning: The Case-Study of Algebraic Tasks
von: Fioravanti, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fioravanti, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Diffusion-Free Graph Generation with Next-Scale Prediction
von: Belkadi, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Belkadi, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WaveStitch: Flexible and Fast Conditional Time Series Generation with Diffusion Models
von: Shankar, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shankar, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Flexible, Equivariant Framework for Subgraph GNNs via Graph Products and Graph Coarsening
von: Bar-Shalom, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bar-Shalom, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hyperbolic Geometric Latent Diffusion Model for Graph Generation
von: Fu, Xingcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fu, Xingcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Signal Generative Diffusion Models
von: Uslu, Yigit Berkay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Uslu, Yigit Berkay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reverse Transition Kernel: A Flexible Framework to Accelerate Diffusion Inference
von: Huang, Xunpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Xunpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SBGD: Improving Graph Diffusion Generative Model via Stochastic Block Diffusion
von: Su, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Su, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
IDEA: A Flexible Framework of Certified Unlearning for Graph Neural Networks
von: Dong, Yushun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dong, Yushun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Generation with Diffusion Mixture
von: Jo, Jaehyeong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Jo, Jaehyeong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Spectral Guidance for Flexible and Efficient Control of Diffusion Models
von: Moreira, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Moreira, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Graph Representation Learning with Diffusion Generative Models
von: Wesego, Daniel
Veröffentlicht: (2025)
von: Wesego, Daniel
Veröffentlicht: (2025)
How Compositional Generalization and Creativity Improve as Diffusion Models are Trained
von: Favero, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Favero, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RelDiff: Relational Data Generative Modeling with Graph-Based Diffusion Models
von: Hudovernik, Valter, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hudovernik, Valter, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Flexible Diffusion Scopes with Parameterized Laplacian for Heterophilic Graph Learning
von: Lu, Qincheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lu, Qincheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Do Graph Diffusion Models Accurately Capture and Generate Substructure Distributions?
von: Wang, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Xiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Communication-efficient Federated Graph Classification via Generative Diffusion Modeling
von: Wang, Xiuling, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xiuling, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Joint Relational Database Generation via Graph-Conditional Diffusion Models
von: Ketata, Mohamed Amine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ketata, Mohamed Amine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GraphMaker: Can Diffusion Models Generate Large Attributed Graphs?
von: Li, Mufei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Mufei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Toward a Unified Geometry Understanding: Riemannian Diffusion Framework for Graph Generation and Prediction
von: Gao, Yisen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Yisen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Guided Diffusion: Unified Guidance for Conditional Graph Generation
von: Tenorio, Victor M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tenorio, Victor M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Defense Diffusion Model
von: He, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Neural Network Training Systems: A Performance Comparison of Full-Graph and Mini-Batch
von: Bajaj, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bajaj, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Inference Attacks Against Graph Generative Diffusion Models
von: Wang, Xiuling, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xiuling, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Sparse Training of Discrete Diffusion Models for Graph Generation
von: Qin, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Qin, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2023)
InfoGain Wavelets: Furthering the Design of Graph Diffusion Wavelets
von: Johnson, David R., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Johnson, David R., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
A Spectral Interpretation of Redundancy in a Graph Reservoir
von: Bison, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Analysis of Dirichlet Energies as Over-smoothing Measures
von: Bison, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Unveiling the Actual Performance of Neural-based Models for Equation Discovery on Graph Dynamical Systems
von: Cappi, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Discrete World Models via Regularization
von: Bizzaro, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Learning neuro-symbolic convergent term rewriting systems
von: Petruzzellis, Flavio, et al.
Veröffentlicht: (2025)