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Jicong Fan
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新研究通过多样性曲线、安全基准和解耦模型推进图表示学习
研究人员为图表示学习（GRL）引入了几种新方法。一种方法“多样性曲线”（Diversity Curves）跟踪图粗化级别的结构多样性，以创建可比较的嵌入。另一种方法“DiGGR”通过学习潜在因子来指导掩码建模，专注于解耦生成图表示学习。此外，“GraphVec”使用谱特征和GIN-Graph Transformer骨干网络将多样化的图向量化为可迁移的嵌入。另一篇论文还提出了“GRL-Safety”，这是一个多轴基准，用于评估GRL方法…
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综述将统计插补方法与现代机器学习进展联系起来
一篇新发表在arXiv上的综述文章综合了跨学科的缺失数据插补研究。它将方法从经典统计学归类到现代深度学习技术，包括GANs、扩散模型和大型语言模型。该论文还探讨了插补与分类和异常检测等下游任务的整合，并确定了隐私保护插补和可泛化模型等未来研究方向。