Buchumschlag

Self-Explaining Hypergraph Neural Networks for Diagnosis Prediction

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yu, Leisheng, Cai, Yanxiao, Zhang, Minxing, Hu, Xia
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Hyperbolic Hypergraph Neural Networks for Multi-Relational Knowledge Hypergraph Representation
von: Li, Mengfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Implicit Hypergraph Neural Network
von: Choudhuri, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-order Knowledge Based Network Controllability Robustness Prediction: A Hypergraph Neural Network Approach
von: Mo, Shibing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Heterophily-Agnostic Hypergraph Neural Networks with Riemannian Local Exchanger
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Confident or Seek Stronger: Exploring Uncertainty-Based On-device LLM Routing From Benchmarking to Generalization
von: Chuang, Yu-Neng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Resilience Inference for Supply Chains with Hypergraph Neural Network
von: Shen, Zetian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BIPNN: Learning to Solve Binary Integer Programming via Hypergraph Neural Networks
von: Bai, Sen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Granular Attention based Heterogeneous Hypergraph Neural Network
von: Jin, Hong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Counterfactual Explanations for Hypergraph Neural Networks
von: Veglianti, Fabiano, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GraphXAIN: Narratives to Explain Graph Neural Networks
von: Cedro, Mateusz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explaining Neural Networks without Access to Training Data
von: Marton, Sascha, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Explaining Graph Neural Networks for Node Similarity on Graphs
von: Daza, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The WidthWall: A Strict Expressivity Hierarchy for Hypergraph Neural Networks
von: Jiang, Fengqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Link Prediction with Relational Hypergraphs
von: Huang, Xingyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning by Self-Explaining
von: Stammer, Wolfgang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Temporally Detailed Hypergraph Neural ODEs for Disease Progression Modeling
von: Xiao, Tingsong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

L2XGNN: Learning to Explain Graph Neural Networks
von: Serra, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Explaining the Explainers in Graph Neural Networks: a Comparative Study
von: Longa, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Heterogeneous Temporal Hypergraph Neural Network
von: Liu, Huan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PHGNN: A Novel Prompted Hypergraph Neural Network to Diagnose Alzheimer's Disease
von: Liu, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Directional Neural Collapse Explains Few-Shot Transfer in Self-Supervised Learning
von: Luthra, Achleshwar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dynamic Hypergraph-Enhanced Prediction of Sequential Medical Visits
von: Yang, Wangying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CHGNN: A Semi-Supervised Contrastive Hypergraph Learning Network
von: Song, Yumeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Explaining Predictions by Characteristic Rules
von: Alkhatib, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hypergraph Neural Networks Accelerate MUS Enumeration
von: Ijima, Hiroya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hyperedge Anomaly Detection with Hypergraph Neural Network
von: Alam, Md. Tanvir, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhanced Atrial Fibrillation Prediction in ESUS Patients with Hypergraph-based Pre-training
von: Xie, Yuzhang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Learning and Explaining Indirect Causal Effects in Neural Networks
von: Reddy, Abbavaram Gowtham, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Pairwise is Not Enough: Hypergraph Neural Networks for Multi-Agent Pathfinding
von: Jain, Rishabh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explaining Bayesian Neural Networks
von: Bykov, Kirill, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Self-Pro: A Self-Prompt and Tuning Framework for Graph Neural Networks
von: Gong, Chenghua, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Decoupling Spatio-Temporal Prediction: When Lightweight Large Models Meet Adaptive Hypergraphs
von: Chen, Jiawen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Membership Inference Attacks in Knowledge Distillation
von: Cui, Ziyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Implicit Hypergraph Neural Networks: A Stable Framework for Higher-Order Relational Learning with Provable Guarantees
von: Li, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diagnosis of Fuel Cell Health Status with Deep Sparse Auto-Encoder Neural Network
von: Fei, Chenyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explaining Neural Networks in Preference Learning: a Post-hoc Inductive Logic Programming Approach
von: Fossemò, Daniele, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Basic to Extra Features: Hypergraph Transformer Pretrain-then-Finetuning for Balanced Clinical Predictions on EHR
von: Xu, Ran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Compressing Neural Networks
von: Cséfalvay, Szabolcs, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Causal Spherical Hypergraph Networks for Modelling Social Uncertainty
von: Harit, Anoushka, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Factor Graph-based Interpretable Neural Networks
von: Li, Yicong, et al.
Veröffentlicht: (2025)