Graph continual learning with debiased lossless memory replay
Real-life graph data often expands continually, rendering the learning of graph neural networks (GNNs) on static graph data impractical. Graph continual learning (GCL) tackles this problem by continually adapting GNNs to the expanded graph of the current task while maintaining the performance over t...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | NIU, Chaoxi, PANG, Guansong, CHEN, Ling |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/9911 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/10911/viewcontent/FAIA_392_FAIA240692.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Replay-and-forget-free graph class-incremental learning: A task profiling and prompting approach
بواسطة: NIU, Chaoxi, وآخرون
منشور في: (2024) -
Graph-level anomaly detection via hierarchical memory networks
بواسطة: NIU, Chaoxi, وآخرون
منشور في: (2023) -
Debiasing NLU models via causal intervention and counterfactual reasoning
بواسطة: TIAN, Bing, وآخرون
منشور في: (2022) -
Graph-evolving meta-learning for low-resource medical dialogue generation
بواسطة: LIN, Shuai, وآخرون
منشور في: (2021) -
Subgraph centralization: A necessary step for graph anomaly detection
بواسطة: ZHUANG, Zhong, وآخرون
منشور في: (2023)