Explainable Graph Representation Learning via Graph Pattern Analysis
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Xudong, Sun, Ziheng, Ding, Chris, Fan, Jicong |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Learnable Kernel Density Estimation for Graphs and Its Application to Graph-Level Anomaly Detection
di: Wang, Xudong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xudong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generative and Contrastive Graph Representation Learning
di: Chen, Jiali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jiali, et al.
Pubblicazione: (2025)
Empowering Graph Invariance Learning with Deep Spurious Infomax
di: Yao, Tianjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Tianjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Riemannian Graph Neural Networks
di: Wang, Xudong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xudong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fusing Rewards and Preferences in Reinforcement Learning
di: Khorasani, Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khorasani, Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2025)
MuGSI: Distilling GNNs with Multi-Granularity Structural Information for Graph Classification
di: Yao, Tianjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Tianjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Weak Supervision for Real World Graphs
di: Nair, Pratheeksha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nair, Pratheeksha, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explaining Temporal Graph Predictions With Shapley Values
di: Sussek, Lea-Marie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sussek, Lea-Marie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Transferable Predictability Representations
di: Goswami, Diyali, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Goswami, Diyali, et al.
Pubblicazione: (2026)
Pruning Spurious Subgraphs for Graph Out-of-Distribution Generalization
di: Yao, Tianjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yao, Tianjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Real-Time Pulsatile Flow Prediction for Realistic, Diverse Intracranial Aneurysm Morphologies using a Graph Transformer and Steady-Flow Data Augmentation
di: Sheng, Yiying, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sheng, Yiying, et al.
Pubblicazione: (2026)
Expressivity of Graph Neural Networks Through the Lens of Adversarial Robustness
di: Campi, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Campi, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2023)
Intervening to Learn and Compose Causally Disentangled Representations
di: Markham, Alex, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Markham, Alex, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explainable Multi-Label Classification of MBTI Types
di: Kong, Siana, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kong, Siana, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Neural Network Based Action Ranking for Planning
di: Mangannavar, Rajesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mangannavar, Rajesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
APC-GNN++: An Adaptive Patient-Centric GNN with Context-Aware Attention and Mini-Graph Explainability for Diabetes Classification
di: Berkani, Khaled
Pubblicazione: (2025)
di: Berkani, Khaled
Pubblicazione: (2025)
Learning Useful Representations of Recurrent Neural Network Weight Matrices
di: Herrmann, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Herrmann, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2024)
Representation learning with CGAN for casual inference
di: Weng, Zhaotian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Weng, Zhaotian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robustness of Spatio-temporal Graph Neural Networks for Fault Location in Partially Observable Distribution Grids
di: Karabulut, Burak, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Karabulut, Burak, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evaluating the Systematic Reasoning Abilities of Large Language Models through Graph Coloring
di: Heyman, Alex, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Heyman, Alex, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learned Relay Representations for Forward-Thinking Discrete Diffusion Models
di: Rozonoyer, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rozonoyer, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Revisiting LRP: Positional Attribution as the Missing Ingredient for Transformer Explainability
di: Bakish, Yarden, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bakish, Yarden, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimizing Job Allocation using Reinforcement Learning with Graph Neural Networks
di: Quaedvlieg, Lars C. P. M.
Pubblicazione: (2025)
di: Quaedvlieg, Lars C. P. M.
Pubblicazione: (2025)
Entropy Aware Message Passing in Graph Neural Networks
di: Nazari, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nazari, Philipp, et al.
Pubblicazione: (2024)
Energy Injection Identification enabled Disaggregation with Deep Multi-Task Learning
di: Wang, Xudong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xudong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hierarchical Pooling and Explainability in Graph Neural Networks for Tumor and Tissue-of-Origin Classification Using RNA-seq Data
di: Fontanari, Thomas Vaitses, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fontanari, Thomas Vaitses, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Comparative Analysis of Reinforcement Learning and Conventional Deep Learning Approaches for Bearing Fault Diagnosis
di: Çakır, Efe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Çakır, Efe, et al.
Pubblicazione: (2025)
ReconXF: Graph Reconstruction Attack via Public Feature Explanations on Privatized Node Features and Labels
di: Sahoo, Rishi Raj, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sahoo, Rishi Raj, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sparse Concept Anchoring for Interpretable and Controllable Neural Representations
di: Fraser, Sandy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fraser, Sandy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Structured Contrastive Learning for Interpretable Latent Representations
di: Shen, Zhengyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Zhengyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Low-Rank Adapters Initialization via Gradient Surgery for Continual Learning
di: Pasquali, Joana, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pasquali, Joana, et al.
Pubblicazione: (2026)
How Many Ratings per Item are Necessary for Reliable Significance Testing?
di: Homan, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Homan, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2024)
PRISM: Iterative Cross-Modal Posterior Refinement for Dynamic Text-Attributed Graphs
di: Chang, Trimble, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chang, Trimble, et al.
Pubblicazione: (2026)
AI and Machine Learning Approaches for Predicting Nanoparticles Toxicity The Critical Role of Physiochemical Properties
di: Yousaf, Iqra
Pubblicazione: (2024)
di: Yousaf, Iqra
Pubblicazione: (2024)
Human-Corrected Labels Learning: Enhancing Labels Quality via Human Correction of VLMs Discrepancies
di: Li, Zhongnian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhongnian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-Incremental Continual Offline Reinforcement Learning
di: Gai, Sibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gai, Sibo, et al.
Pubblicazione: (2024)
It's All Connected: Topology-Aware Structural Graph Encoding Improves Performance on Polymer Prediction
di: Erdogan, H. Ibrahim, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Erdogan, H. Ibrahim, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep Memory Search: A Metaheuristic Approach for Optimizing Heuristic Search
di: Hedar, Abdel-Rahman, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hedar, Abdel-Rahman, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Action-Constrained Reinforcement Learning via Acceptance-Rejection Method and Augmented MDPs
di: Hung, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hung, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
TensorLens: End-to-End Transformer Analysis via High-Order Attention Tensors
di: Atad, Ido Andrew, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Atad, Ido Andrew, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Learnable Kernel Density Estimation for Graphs and Its Application to Graph-Level Anomaly Detection
di: Wang, Xudong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Generative and Contrastive Graph Representation Learning
di: Chen, Jiali, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Empowering Graph Invariance Learning with Deep Spurious Infomax
di: Yao, Tianjun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Adaptive Riemannian Graph Neural Networks
di: Wang, Xudong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Fusing Rewards and Preferences in Reinforcement Learning
di: Khorasani, Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2025)