If You Want to Be Robust, Be Wary of Initialization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Ennadir, Sofiane, Lutzeyer, Johannes F., Vazirgiannis, Michalis, Bergou, El Houcine |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Bounding the Expected Robustness of Graph Neural Networks Subject to Node Feature Attacks
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Simple and Yet Fairly Effective Defense for Graph Neural Networks
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Post-Hoc Robustness Enhancement in Graph Neural Networks with Conditional Random Fields
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Data Selection for Training Genomic Perturbation Models
von: Panagopoulos, George, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Panagopoulos, George, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Interpretable Graph Neural Networks for Tabular Data
von: Alkhatib, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Alkhatib, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Graph Neural Networks on Discriminative Graphs of Words
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Graph Classification Robustness with Singular Pooling
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Be Wary of Your Time Series Preprocessing
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Graph Neural Machine: A New Model for Learning with Tabular Data
von: Nikolentzos, Giannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nikolentzos, Giannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ADMP-GNN: Adaptive Depth Message Passing GNN
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GraViti: Graph-Level Variational Autoencoders with Relaxed Permutation Invariance
von: Bresson, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bresson, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Centrality Graph Shift Operators for Graph Neural Networks
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairEnergy: Contribution-Based Fairness meets Energy Efficiency in Federated Learning
von: Marnissi, Ouiame, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Marnissi, Ouiame, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Joint Probability Selection and Power Allocation for Federated Learning
von: Marnissi, Ouiame, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Marnissi, Ouiame, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Neural Network Generalization with Gaussian Mixture Model Based Augmentation
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Joint Embeddings Go Temporal
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Stabilizing Policy Gradient Methods via Reward Profiling
von: Ahmed, Shihab, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ahmed, Shihab, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bitcoin Research with a Transaction Graph Dataset
von: Schnoering, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schnoering, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
What Do GNNs Actually Learn? Towards Understanding their Representations
von: Nikolentzos, Giannis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Nikolentzos, Giannis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Graph Reasoning with Large Language Models via Pseudo-code Prompting
von: Skianis, Konstantinos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Skianis, Konstantinos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SHAKE-GNN: Scalable Hierarchical Kirchhoff-Forest Graph Neural Network
von: Cui, Zhipu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cui, Zhipu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Explaining Predictions by Characteristic Rules
von: Alkhatib, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alkhatib, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Unified Approaches in Self-Supervised Event Stream Modeling: Progress and Prospects
von: Zólyomi, Levente, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zólyomi, Levente, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Prediction via Shapley Value Regression
von: Alkhatib, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alkhatib, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Position: Don't be Afraid of Over-Smoothing And Over-Squashing
von: Kormann, Niklas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kormann, Niklas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Obtaining Example-Based Explanations from Deep Neural Networks
von: Dong, Genghua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Genghua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Geometric Self-Supervised Pretraining on 3D Protein Structures using Subgraphs
von: Chatzianastasis, Michail, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chatzianastasis, Michail, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Signed Graph Autoencoder for Explainable and Polarization-Aware Network Embeddings
von: Nakis, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nakis, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rolling Forward: Enhancing LightGCN with Causal Graph Convolution for Credit Bond Recommendation
von: Ghiye, Ashraf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ghiye, Ashraf, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Prot2Text: Multimodal Protein's Function Generation with GNNs and Transformers
von: Abdine, Hadi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Abdine, Hadi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Leaf diseases detection using deep learning methods
von: Fatimi, El Houcine El
Veröffentlicht: (2024)
von: Fatimi, El Houcine El
Veröffentlicht: (2024)
Understanding Virtual Nodes: Oversquashing and Node Heterogeneity
von: Southern, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Southern, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pool Me Wisely: On the Effect of Pooling in Transformer-Based Models
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2025)
KAGNNs: Kolmogorov-Arnold Networks meet Graph Learning
von: Bresson, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bresson, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Representational Learning: When Does More Expressivity Hurt Generalization?
von: Maskey, Sohir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Maskey, Sohir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Where Have All the Kaczmarz Iterates Gone?
von: Bergou, El Houcine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bergou, El Houcine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Note on Randomized Kaczmarz Algorithm for Solving Doubly-Noisy Linear Systems
von: Bergou, El Houcine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bergou, El Houcine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Cell2Text: Multimodal LLM for Generating Single-Cell Descriptions from RNA-Seq Data
von: Kharouiche, Oussama, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kharouiche, Oussama, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Markovian Generation Chains in Large Language Models
von: Geng, Mingmeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Geng, Mingmeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Signed Two-Space Proximity Model for Learning Representations in Protein-Protein Interaction Networks
von: Nakis, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nakis, Nikolaos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Bounding the Expected Robustness of Graph Neural Networks Subject to Node Feature Attacks
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
A Simple and Yet Fairly Effective Defense for Graph Neural Networks
von: Ennadir, Sofiane, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Post-Hoc Robustness Enhancement in Graph Neural Networks with Conditional Random Fields
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Efficient Data Selection for Training Genomic Perturbation Models
von: Panagopoulos, George, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Interpretable Graph Neural Networks for Tabular Data
von: Alkhatib, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2023)