用于脑功能网络分类的Transformer与雪球图卷积学习
机器学习
2023-08-03 v3 人工智能
摘要
先进的深度学习方法,尤其是图神经网络(GNNs),越来越被期望从脑功能网络数据中学习并预测脑部疾病。本文提出一种新颖的Transformer与雪球编码网络(TSEN)用于脑功能网络分类,其将Transformer架构与图雪球连接引入GNNs以学习整图表示。TSEN通过雪球编码层将图雪球连接与图Transformer相结合,增强了捕捉脑功能网络多尺度信息与全局模式的能力。TSEN还将雪球图卷积作为Transformer结构中的位置嵌入,这是一种简单而有效的自然捕捉局部模式的方法。我们使用分别来自自闭症谱系障碍和重度抑郁症的两个大规模脑功能网络数据集评估所提模型,结果表明TSEN优于最先进的GNN模型及基于图Transformer的GNN模型。
引用
@article{arxiv.2303.16132,
title = {Transformer and Snowball Graph Convolution Learning for Brain functional network Classification},
author = {Jinlong Hu and Yangmin Huang and Shoubin Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.16132},
year = {2023}
}
备注
Prepared to submit