中科大成果斩获图学习“世界杯”单项冠军,霸榜蛋白质功能预测任务超1年 | TPAMI 2024

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中科大成果斩获图学习“世界杯”单项冠军,霸榜蛋白质功能预测任务超1年 | TPAMI 2024

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原标题:中科大成果斩获图学习“世界杯”单项冠军,霸榜蛋白质功能预测任务超1年 | TPAMI 2024
关键字:节点,标签,卷积,特征,报告
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MIRA Lab 投稿量子位 | 公众号 QbitAI中科大成果,拿下图学习“世界杯”单项冠军!
由中科大王杰教授团队(MIRA Lab)提出的首个具有最优性保证的大语言模型和图神经网络分离训练框架,在国际顶级图学习标准OGB(Open Graph Benchmark)挑战赛的蛋白质功能预测任务上斩获「第一名」,该纪录从2023年9月27日起保持至今。
OGB是目前公认的图学习基准数据集“标杆”,由图学习领域的国际顶级学者斯坦福大学Jure Leskovec教授团队建立,于2019年国际顶级学术会议NeurIPS上正式开源。
最近,该论文发表在人工智能顶级期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI 2024)。
TPAMI 是目前计算机类别中影响因子最高(影响因子 20.8)的期刊之一。
该方法引入了一个十分新颖的图神经网络的逆运算,并提出标签反卷积算法来快速近似它,进而构建一个等价的损失函数,从而消除了传统语言模型和图神经网络微调方法的学习偏差。
论文和代码均放出。
引言图广泛应用于许多


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