Fragment-Wise Interpretability in Graph Neural Networks via Molecule Decomposition and Contribution Analysis
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Musiał, Sebastian, Zieliński, Bartosz, Danel, Tomasz |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
PhAME: Phenotype-Aware Molecular Editing via Latent Diffusion
di: Janisiów, Łukasz, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Janisiów, Łukasz, et al.
Pubblicazione: (2026)
SONG: Self-Organizing Neural Graphs
di: Struski, Łukasz, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Struski, Łukasz, et al.
Pubblicazione: (2021)
Enhancing Chemical Explainability Through Counterfactual Masking
di: Janisiów, Łukasz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Janisiów, Łukasz, et al.
Pubblicazione: (2025)
B-XAIC Dataset: Benchmarking Explainable AI for Graph Neural Networks Using Chemical Data
di: Proszewska, Magdalena, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Proszewska, Magdalena, et al.
Pubblicazione: (2025)
Causal Interpretation of Neural Network Computations with Contribution Decomposition
di: Melander, Joshua Brendan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Melander, Joshua Brendan, et al.
Pubblicazione: (2026)
How Interpretable Are Interpretable Graph Neural Networks?
di: Chen, Yongqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yongqiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Multi-Source Knowledge Transfer by Model Merging
di: Osial, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Osial, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2025)
OMENN: One Matrix to Explain Neural Networks
di: Wróbel, Adam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wróbel, Adam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sparse Decomposition of Graph Neural Networks
di: Hu, Yaochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Yaochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Molecule Generation with Fragment Retrieval Augmentation
di: Lee, Seul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Seul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Divide and not forget: Ensemble of selectively trained experts in Continual Learning
di: Rypeść, Grzegorz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rypeść, Grzegorz, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Relation-aware Neighborhood Aggregation in Graph Neural Networks via Tensor Decomposition
di: Baghershahi, Peyman, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Baghershahi, Peyman, et al.
Pubblicazione: (2022)
LucidPPN: Unambiguous Prototypical Parts Network for User-centric Interpretable Computer Vision
di: Pach, Mateusz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pach, Mateusz, et al.
Pubblicazione: (2024)
Faithful Interpretation for Graph Neural Networks
di: Hu, Lijie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Lijie, et al.
Pubblicazione: (2024)
When Graph Neural Networks Meet Dynamic Mode Decomposition
di: Shi, Dai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Dai, et al.
Pubblicazione: (2024)
This looks like what? Challenges and Future Research Directions for Part-Prototype Models
di: Elhadri, Khawla, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Elhadri, Khawla, et al.
Pubblicazione: (2025)
Framework GNN-AID: Graph Neural Network Analysis Interpretation and Defense
di: Lukyanov, Kirill, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lukyanov, Kirill, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpreting Temporal Graph Neural Networks with Koopman Theory
di: Guerra, Michele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guerra, Michele, et al.
Pubblicazione: (2024)
Interpretable Graph Neural Networks for Heterogeneous Tabular Data
di: Alkhatib, Amr, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alkhatib, Amr, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Structure Learning with Interpretable Bayesian Neural Networks
di: Wasserman, Max, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wasserman, Max, et al.
Pubblicazione: (2024)
Factor Graph-based Interpretable Neural Networks
di: Li, Yicong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Yicong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpretable Graph Neural Networks for Tabular Data
di: Alkhatib, Amr, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Alkhatib, Amr, et al.
Pubblicazione: (2023)
The Interpretable and Effective Graph Neural Additive Networks
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Pubblicazione: (2024)
DAVE: Distribution-aware Attribution via ViT Gradient Decomposition
di: Wróbel, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wróbel, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)
GIN-Graph: A Generative Interpretation Network for Model-Level Explanation of Graph Neural Networks
di: Yue, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yue, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hierarchical Frequency-Decomposition Graph Neural Networks for Road Network Representation Learning
di: Ma, Jingtian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Jingtian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Local Fragments, Global Gains: Subgraph Counting using Graph Neural Networks
di: Roy, Shubhajit, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Roy, Shubhajit, et al.
Pubblicazione: (2023)
On Stealing Graph Neural Network Models
di: Podhajski, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Podhajski, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Zero-Shot Neural Network Evaluation with Sample-Wise Activation Patterns
di: Peng, Yameng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Peng, Yameng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Edge-Wise Graph-Instructed Neural Networks
di: Della Santa, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Della Santa, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Closed-Form Interpretation of Neural Network Classifiers with Symbolic Gradients
di: Wetzel, Sebastian Johann
Pubblicazione: (2024)
di: Wetzel, Sebastian Johann
Pubblicazione: (2024)
GoMS: Graph of Molecule Substructure Network for Molecule Property Prediction
di: Qu, Shuhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qu, Shuhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
From GNNs to Trees: Multi-Granular Interpretability for Graph Neural Networks
di: Yang, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Generalized Tikhonov Layer for Interpretable-by-design Graph Neural Networks
di: Tremblay, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tremblay, Nicolas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Interpretability of Graph Neural Networks to Assess Effects of Global Change Drivers on Ecological Networks
di: Anakok, Emre, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Anakok, Emre, et al.
Pubblicazione: (2025)
GemNet: Universal Directional Graph Neural Networks for Molecules
di: Gasteiger, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Gasteiger, Johannes, et al.
Pubblicazione: (2021)
Fragmentation is Efficiently Learnable by Quantum Neural Networks
di: Mints, Mikhail, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mints, Mikhail, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pre-training Graph Neural Networks on Molecules by Using Subgraph-Conditioned Graph Information Bottleneck
di: Hoang, Van Thuy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hoang, Van Thuy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Model-Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks
di: Podhajski, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Podhajski, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sparse Explanations of Neural Networks Using Pruned Layer-Wise Relevance Propagation
di: Sarmiento, Paulo Yanez, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sarmiento, Paulo Yanez, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
PhAME: Phenotype-Aware Molecular Editing via Latent Diffusion
di: Janisiów, Łukasz, et al.
Pubblicazione: (2026) -
SONG: Self-Organizing Neural Graphs
di: Struski, Łukasz, et al.
Pubblicazione: (2021) -
Enhancing Chemical Explainability Through Counterfactual Masking
di: Janisiów, Łukasz, et al.
Pubblicazione: (2025) -
B-XAIC Dataset: Benchmarking Explainable AI for Graph Neural Networks Using Chemical Data
di: Proszewska, Magdalena, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Causal Interpretation of Neural Network Computations with Contribution Decomposition
di: Melander, Joshua Brendan, et al.
Pubblicazione: (2026)