| SPF-GCN |
- Accuracy
- 73.5%
|
Structure fusion based on graph convolutional networks for semi-supervised classification 2019-07-02 |
연결 없음 |
| GResNet(GAT) |
- Accuracy
- 73.5%
|
GResNet: Graph Residual Network for Reviving Deep GNNs from Suspended Animation 2019-09-12 |
코드 1 · 코드 2 |
| SF-GCN |
- Accuracy
- 73.4%
|
Structure fusion based on graph convolutional networks for semi-supervised classification 2019-07-02 |
연결 없음 |
| GCN (PPR Diffusion) |
- Accuracy
- 73.35%
|
Diffusion Improves Graph Learning 2019-10-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Graph U-Nets |
- Accuracy
- 73.2 ± 0.5%
|
Graph U-Nets 2019-05-11 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| GraphNAS |
- Accuracy
- 73.1 ± 0.9%
|
GraphNAS: Graph Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 2019-04-22 |
코드 1 |
| LGCN sub |
- Accuracy
- 73.0 ± 0.6%
|
Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks 2018-08-12 |
코드 1 |
| hpGAT |
- Accuracy
- 73.0%
|
hpGAT: High-order Proximity Informed Graph Attention Network 2019-08-28 |
연결 없음 |
| GResNet(GCN) |
- Accuracy
- 72.7%
|
GResNet: Graph Residual Network for Reviving Deep GNNs from Suspended Animation 2019-09-12 |
코드 1 · 코드 2 |
| DifNet |
- Accuracy
- 72.7%
|
Get Rid of Suspended Animation Problem: Deep Diffusive Neural Network on Graph Semi-Supervised Classification 2020-01-22 |
코드 1 · 코드 2 |
| SDRF |
- Accuracy
- 72.58±0.20
|
Understanding over-squashing and bottlenecks on graphs via curvature 2021-11-29 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| GAT |
- Accuracy
- 72.5 ± 0.7%
- Training Split
- fixed 20 per node
- Validation
- YES
|
Graph Attention Networks 2017-10-30 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93 |
| CT-Layer (PE) |
- Accuracy
- 72.26
|
DiffWire: Inductive Graph Rewiring via the Lovász Bound 2022-06-15 |
코드 1 · 코드 2 |
| N-GCN |
- Accuracy
- 72.2%
|
N-GCN: Multi-scale Graph Convolution for Semi-supervised Node Classification 2018-02-24 |
코드 1 |
| GRACE |
- Accuracy
- 72.1 ± 0.5
|
Deep Graph Contrastive Representation Learning 2020-06-07 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Graph InfoClust (GIC) |
- Accuracy
- 71.9 ± 1.4
|
Graph InfoClust: Leveraging cluster-level node information for unsupervised graph representation learning 2020-09-15 |
코드 1 · 코드 2 |
| MTGAE |
- Accuracy
- 71.80%
- Validation
- YES
|
Multi-Task Graph Autoencoders 2018-11-07 |
코드 1 |
| DGI |
- Accuracy
- 71.8 ± 0.7%
|
Deep Graph Infomax 2018-09-27 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| GOCN |
- Accuracy
- 71.8%
|
Robust Graph Data Learning via Latent Graph Convolutional Representation 2019-04-26 |
연결 없음 |
| GLNN |
- Accuracy
- 71.77± 2.01
|
Graph-less Neural Networks: Teaching Old MLPs New Tricks via Distillation 2021-10-17 |
코드 1 |
| GWNN |
- Accuracy
- 71.7%
|
Graph Wavelet Neural Network 2019-04-12 |
코드 1 |
| alpha-LoNGAE |
- Accuracy
- 71.60%
|
Learning to Make Predictions on Graphs with Autoencoders 2018-02-23 |
코드 1 · 코드 2 |
| LoopyNet |
- Accuracy
- 71.6%
|
GResNet: Graph Residual Network for Reviving Deep GNNs from Suspended Animation 2019-09-12 |
코드 1 · 코드 2 |
| MixHop |
- Accuracy
- 71.4%
- Training Split
- 20 per node
- Validation
- YES
|
MixHop: Higher-Order Graph Convolutional Architectures via Sparsified Neighborhood Mixing 2019-04-30 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Graph-Bert |
- Accuracy
- 71.2%
|
Graph-Bert: Only Attention is Needed for Learning Graph Representations 2020-01-15 |
코드 1 · 코드 2 |
| GraphStar |
- Accuracy
- 71.0
|
Graph Star Net for Generalized Multi-Task Learning 2019-06-21 |
코드 1 |
| Graphite |
- Accuracy
- 71.0 ± 0.07
|
Graphite: Iterative Generative Modeling of Graphs 2018-03-28 |
코드 1 |
| GCN |
- Accuracy
- 70.3
|
Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2016-09-09 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 |
| APPNP |
- Accuracy
- 70.0 ± 1.4
|
Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric 2019-03-06 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 |
| ChebNet |
- Accuracy
- 69.8%
|
Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering 2016-06-30 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |