研究团队提出开源鲁棒图扩散模型RGDM
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2026年11月4日，研究团队在 arXiv 机器学习领域提出鲁棒图扩散模型 RGDM，相关代码已开源。该模型由鲁棒图自编码器（RGAE）与潜在扩散模型（LDM）组成，能够生成带标签的合成图结构并无缝融入给定图中。RGDM 结合了边选择机制与潜在特征低秩正则化，即使在对抗攻击图上训练也能生成高质量的干净结构。实验表明，经 RGDM 增强的数据可显著提升图神经网络（GNN）在半监督节点分类任务中的抗攻击鲁棒性。
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- arXiv 机器学习RGDM：鲁棒图扩散模型
研究人员提出鲁棒图扩散模型 RGDM，该模型由鲁棒图自编码器（RGAE）与潜在扩散模型（LDM）组成，用于生成带标签的合成图结构并无缝融入给定图。RGDM 结合边选择机制与潜在特征低秩正则化，即使在对抗攻击图上训练也能生成高质量干净结构。实验显示，经其增强的数据可显著提升 GNN 在半监督节点分类中的抗攻击鲁棒性，代码已开源。
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