Deep LEarning on MANifolds and graphs

Projektinformationen

LEMAN

ID Finanzhilfevereinbarung: 724228

DOI

10.3030/724228

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 15 Dezember 2016

Startdatum 1 Oktober 2017

Enddatum 30 September 2023

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 997 875,00

EU-Beitrag

€ 1 997 875,00

Koordiniert durch

THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD
United Kingdom

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Veröffentlichungen

Book chapters (2)

Unsupervised Diffeomorphic Surface Registration and Non-linear Modelling

Autoren: Balder Croquet, Daan Christiaens, Seth M. Weinberg, Michael Bronstein, Dirk Vandermeulen, Peter Claes
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2021, 2021, Seite(n) 118-128
Herausgeber: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-87202-1_12

The Average Mixing Kernel Signature

Autoren: Luca Cosmo, Giorgia Minello, Michael Bronstein, Luca Rossi, Andrea Torsello
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Computer Vision – ECCV 2020, 2021, Seite(n) 1-17
Herausgeber: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-58565-5_1

Conference proceedings (24)

Geometrically Principled Connections in Graph Neural Networks

Autoren: Shunwang Gong, Mehdi Bahri, Michael M. Bronstein, Stefanos Zafeiriou
Veröffentlicht in: 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Ausgabe 31, 2022, Seite(n) 11412-11421
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr42600.2020.01143

Beltrami Flow and Neural Diffusion on Graphs

Autoren: Chamberlain, BP; Rowbottom, J; Eynard, D; Di Giovanni, F; Dong, X; Bronstein, MM
Veröffentlicht in: NeurIPS, 2021
Herausgeber: neurips
DOI: 10.48550/arxiv.2110.09443

Understanding over-squashing and bottlenecks on graphs via curvature

Autoren: Topping, J; Di Giovanni, F; Chamberlain, BP; Dong, X; Bronstein, M
Veröffentlicht in: ICLR, 2022
Herausgeber: ICLR
DOI: 10.48550/arxiv.2111.14522

PeerNets: Exploiting Peer Wisdom Against Adversarial Attacks

Autoren: Svoboda, Jan; Masci, Jonathan; Monti, Federico; Bronstein, Michael M.; Guibas, Leonidas
Veröffentlicht in: ICLR, Ausgabe 6, 2019
Herausgeber: ICLR

Edge Directionality Improves Learning on Heterophilic Graphs

Autoren: Emanuele Rossi, Bertrand Charpentier, Francesco Di Giovanni, Fabrizio Frasca, Stephan Günnemann, Michael Bronstein
Veröffentlicht in: LoG, 2023
Herausgeber: log

Gradient Gating for Deep Multi-Rate Learning on Graphs

Autoren: Rusch, T. Konstantin; Chamberlain, Benjamin P.; Mahoney, Michael W.; Bronstein, Michael; Mishra, Siddhartha
Veröffentlicht in: ICML, 2023
Herausgeber: icml
DOI: 10.48550/arxiv.2210.00513

DRew: Dynamically Rewired Message Passing with Delay

Autoren: Benjamin Gutteridge, Xiaowen Dong, Michael Bronstein, Francesco Di Giovanni
Veröffentlicht in: ICML, 2023
Herausgeber: icml

Neural Sheaf Diffusion: A Topological Perspective on Heterophily and Oversmoothing in GNNs

Autoren: Bodnar, C; Di Giovanni, F; Chamberlain, BP; Liò, P; Bronstein, M
Veröffentlicht in: NeurIPS, 2022
Herausgeber: neurips
DOI: 10.48550/arxiv.2202.04579

On Over-Squashing in Message Passing Neural Networks:The Impact of Width, Depth, and Topology

Autoren: Francesco Di Giovanni, Lorenzo Giusti, Federico Barbero, Giulia Luise, Pietro Lio, Michael Bronstein
Veröffentlicht in: ICML, 2023
Herausgeber: icml

SpiralNet++: A Fast and Highly Efficient Mesh Convolution Operator

Autoren: Shunwang Gong, Lei Chen, Michael Bronstein, Stefanos Zafeiriou
Veröffentlicht in: 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW), 2022
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/iccvw.2019.00509

Weisfeiler and Lehman Go Cellular: CW Networks

Autoren: Bodnar, Cristian; Frasca, Fabrizio; Otter, Nina; Wang, Yu Guang; Liò, Pietro; Montúfar, Guido; Bronstein, Michael
Veröffentlicht in: NeurIPS, 2021
Herausgeber: neurips
DOI: 10.48550/arxiv.2106.12575

Geometric Deep Learning on Graphs and Manifolds Using Mixture Model CNNs

Autoren: Federico Monti, Davide Boscaini, Jonathan Masci, Emanuele Rodola, Jan Svoboda, Michael M. Bronstein
Veröffentlicht in: 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, Seite(n) 5425-5434, ISBN 978-1-5386-0457-1
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/cvpr.2017.576

Geometric matrix completion with recurrent multi-graph neural networks

Autoren: F. Monti, M. M. Bronstein, X. Bresson
Veröffentlicht in: Neural Information Processing Systems, 2017
Herausgeber: NIPS

Efficient Deformable Shape Correspondence via Kernel Matching

Autoren: Matthias Vestner, Zorah Lahner, Amit Boyarski, Or Litany, Ron Slossberg, Tal Remez, Emanuele Rodola, Alex Bronstein, Michael Bronstein, Ron Kimmel, Daniel Cremers
Veröffentlicht in: 2017 International Conference on 3D Vision (3DV), 2017, Seite(n) 517-526, ISBN 978-1-5386-2610-8
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/3dv.2017.00065

Deep Functional Maps: Structured Prediction for Dense Shape Correspondence

Autoren: Or Litany, Tal Remez, Emanuele Rodola, Alex Bronstein, Michael Bronstein
Veröffentlicht in: 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017, Seite(n) 5660-5668, ISBN 978-1-5386-1032-9
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/iccv.2017.603

MOTIFNET: A MOTIF-BASED GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORK FOR DIRECTED GRAPHS

Autoren: Federico Monti, Karl Otness, Michael M. Bronstein
Veröffentlicht in: 2018 IEEE Data Science Workshop (DSW), 2018, Seite(n) 225-228, ISBN 978-1-5386-4410-2
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/dsw.2018.8439897

Graph Neural Networks for IceCube Signal Classification

Autoren: Nicholas Choma, Federico Monti, Lisa Gerhardt, Tomasz Palczewski, Zahra Ronaghi, Prabhat Prabhat, Wahid Bhimji, Michael Bronstein, Spencer Klein, Joan Bruna
Veröffentlicht in: 2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2018, Seite(n) 386-391, ISBN 978-1-5386-6805-4
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/icmla.2018.00064

Geometric Matrix Completion with Recurrent Multi-Graph Neural Networks

Autoren: Monti, Federico; Bronstein, Michael M.; Bresson, Xavier
Veröffentlicht in: NIPS, Ausgabe 7, 2017
Herausgeber: Nips

Graph Neural Networks for Link Prediction with Subgraph Sketching

Autoren: Chamberlain, Benjamin Paul; Shirobokov, Sergey; Rossi, Emanuele; Frasca, Fabrizio; Markovich, Thomas; Hammerla, Nils; Bronstein, Michael M.; Hansmire, Max
Veröffentlicht in: ICLR, Ausgabe 7, 2023
Herausgeber: icml
DOI: 10.48550/arxiv.2209.15486

Partition and Code: Learning how to compress graphs

Autoren: Giorgos Bouritsas; Loukas, A.; Karalias, N.; Bronstein, M. M.
Veröffentlicht in: Neurips, Ausgabe 1, 2021
Herausgeber: Neurips
DOI: 10.48550/arxiv.2107.01952

Understanding and Extending Subgraph GNNs by Rethinking Their Symmetries

Autoren: Frasca, F; Bevilacqua, B; Bronstein, M; Maron, H
Veröffentlicht in: NeurIPS, 2022
Herausgeber: Neurips
DOI: 10.48550/arxiv.2206.11140

GRAND: Graph Neural Diffusion

Autoren: Chamberlain, Benjamin Paul; Rowbottom, James; Gorinova, Maria; Webb, Stefan; Rossi, Emanuele; Bronstein, Michael M.
Veröffentlicht in: ICML, Ausgabe 9, 2021
Herausgeber: ICML
DOI: 10.48550/arxiv.2106.10934

Neural 3D Morphable Models: Spiral Convolutional Networks for 3D Shape Representation Learning and Generation

Autoren: Giorgos Bouritsas, Sergiy Bokhnyak, Stylianos Ploumpis, Stefanos Zafeiriou, Michael Bronstein
Veröffentlicht in: 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 2022
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/iccv.2019.00731

Equivariant Subgraph Aggregation Networks

Autoren: Bevilacqua, Beatrice; Frasca, Fabrizio; Lim, Derek; Srinivasan, Balasubramaniam; Cai, Chen; Balamurugan, Gopinath; Bronstein, Michael M.; Maron, Haggai
Veröffentlicht in: ICLR, 2022
Herausgeber: iclr
DOI: 10.48550/arxiv.2110.02910

Peer reviewed articles (18)

Nonisometric Surface Registration via Conformal Laplace–Beltrami Basis Pursuit

Autoren: Stefan C. Schonsheck, Michael M. Bronstein, Rongjie Lai
Veröffentlicht in: Journal of Scientific Computing, Ausgabe 86, 2021, ISSN 0885-7474
Herausgeber: Kluwer Academic/Plenum Publishers
DOI: 10.1007/s10915-020-01390-y

Predicting anticancer hyperfoods with graph convolutional networks

Autoren: Guadalupe Gonzalez, Shunwang Gong, Ivan Laponogov, Michael Bronstein, Kirill Veselkov
Veröffentlicht in: Human Genomics, Ausgabe 15, 2023, ISSN 1479-7364
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1186/s40246-021-00333-4

Alzheimer’s disease: using gene/protein network machine learning for molecule discovery in olive oil

Autoren: Luís Rita, Natalie R. Neumann, Ivan Laponogov, Guadalupe Gonzalez, Dennis Veselkov, Domenico Pratico, Reza Aalizadeh, Nikolaos S. Thomaidis, David C. Thompson, Vasilis Vasiliou, Kirill Veselkov
Veröffentlicht in: Human Genomics, Ausgabe 17, 2023, ISSN 1479-7364
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1186/s40246-023-00503-6

Auto-deconvolution and molecular networking of gas chromatography–mass spectrometry data

Autoren: Alexander A. Aksenov, Ivan Laponogov, Zheng Zhang, Sophie L. F. Doran, Ilaria Belluomo, Dennis Veselkov, Wout Bittremieux, Louis Felix Nothias, Mélissa Nothias-Esposito, Katherine N. Maloney, Biswapriya B. Misra, Alexey V. Melnik, Aleksandr Smirnov, Xiuxia Du, Kenneth L. Jones, Kathleen Dorrestein, Morgan Panitchpakdi, Madeleine Ernst, Justin J. J. van der Hooft, Mabel Gonzalez, Chiara Carazzone,
Veröffentlicht in: Nature Biotechnology, Ausgabe 39, 2023, Seite(n) 169-173, ISSN 1087-0156
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41587-020-0700-3

Differentiable Graph Module (DGM) for Graph Convolutional Networks

Autoren: Anees Kazi, Luca Cosmo, Seyed-Ahmad Ahmadi, Nassir Navab, Michael M. Bronstein
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Ausgabe 45, 2023, Seite(n) 1606-1617, ISSN 0162-8828
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tpami.2022.3170249

De novo design of protein interactions with learned surface fingerprints

Autoren: Pablo Gainza, Sarah Wehrle, Alexandra Van Hall-Beauvais, Anthony Marchand, Andreas Scheck, Zander Harteveld, Stephen Buckley, Dongchun Ni, Shuguang Tan, Freyr Sverrisson, Casper Goverde, Priscilla Turelli, Charlène Raclot, Alexandra Teslenko, Martin Pacesa, Stéphane Rosset, Sandrine Georgeon, Jane Marsden, Aaron Petruzzella, Kefang Liu, Zepeng Xu, Yan Chai, Pu Han, George F. Gao, Elisa Oricchio,
Veröffentlicht in: Nature, Ausgabe 617, 2023, Seite(n) 176-184, ISSN 0028-0836
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41586-023-05993-x

Geometric Deep Learning: Going beyond Euclidean data

Autoren: Michael M. Bronstein, Joan Bruna, Yann LeCun, Arthur Szlam, Pierre Vandergheynst
Veröffentlicht in: IEEE Signal Processing Magazine, Ausgabe 34/4, 2017, Seite(n) 18-42, ISSN 1053-5888
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/msp.2017.2693418

Interactive curve constrained functional maps

Autoren: A. Gehre, M. M. Bronstein, L. Kobbelt, J. Solomon
Veröffentlicht in: Computer Graphics Forum, 2018, ISSN 1467-8659
Herausgeber: Wiley
DOI: 10.1111/cgf.13486

Kernel functional maps

Autoren: L. Wang, A. Gehre, M. M. Bronstein, J. Solomon
Veröffentlicht in: Computer Graphics Forum, 2018, ISSN 1467-8659
Herausgeber: Wiley
DOI: 10.1111/cgf.13488

Improved Functional Mappings via Product Preservation

Autoren: D. Nogneng, S. Melzi, E. Rodolà, U. Castellani, M. Bronstein, M. Ovsjanikov
Veröffentlicht in: Computer Graphics Forum, Ausgabe 37/2, 2018, Seite(n) 179-190, ISSN 0167-7055
Herausgeber: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13352

Functional Maps Representation On Product Manifolds

Autoren: E. Rodolà, Z. Lähner, A. M. Bronstein, M. M. Bronstein, J. Solomon
Veröffentlicht in: Computer Graphics Forum, Ausgabe 38/1, 2018, Seite(n) 678-689, ISSN 0167-7055
Herausgeber: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1111/cgf.13598

CayleyNets: Graph Convolutional Neural Networks With Complex Rational Spectral Filters

Autoren: Ron Levie, Federico Monti, Xavier Bresson, Michael M. Bronstein
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Signal Processing, Ausgabe 67/1, 2019, Seite(n) 97-109, ISSN 1053-587X
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/tsp.2018.2879624

Deciphering interaction fingerprints from protein molecular surfaces using geometric deep learning

Autoren: P. Gainza, F. Sverrisson, F. Monti, E. Rodolà, D. Boscaini, M. M. Bronstein, B. E. Correia
Veröffentlicht in: Nature Methods, 2020, ISSN 1548-7091
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41592-019-0666-6

Using attribution to decode binding mechanism in neural network models for chemistry

Autoren: Kevin McCloskey, Ankur Taly, Federico Monti, Michael P. Brenner, Lucy J. Colwell
Veröffentlicht in: Proceedings of the National Academy of Sciences, 2018, Seite(n) 201820657, ISSN 0027-8424
Herausgeber: National Academy of Sciences
DOI: 10.1073/pnas.1820657116

Network machine learning maps phytochemically rich “Hyperfoods” to fight COVID-19

Autoren: Ivan Laponogov, Guadalupe Gonzalez, Madelen Shepherd, Ahad Qureshi, Dennis Veselkov, Georgia Charkoftaki, Vasilis Vasiliou, Jozef Youssef, Reza Mirnezami, Michael Bronstein, Kirill Veselkov
Veröffentlicht in: Human Genomics, Ausgabe 15, 2024, ISSN 1479-7364
Herausgeber: Springer Media
DOI: 10.1186/s40246-020-00297-x

HyperFoods: Machine intelligent mapping of cancer-beating molecules in foods

Autoren: Kirill Veselkov, Guadalupe Gonzalez, Shahad Aljifri, Dieter Galea, Reza Mirnezami, Jozef Youssef, Michael Bronstein, Ivan Laponogov
Veröffentlicht in: Scientific Reports, Ausgabe 9, 2022, ISSN 2045-2322
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-019-45349-y

Shape My Face: Registering 3D Face Scans by Surface-to-Surface Translation

Autoren: Mehdi Bahri, Eimear O’ Sullivan, Shunwang Gong, Feng Liu, Xiaoming Liu, Michael M. Bronstein, Stefanos Zafeiriou
Veröffentlicht in: International Journal of Computer Vision, Ausgabe 129, 2023, Seite(n) 2680-2713, ISSN 0920-5691
Herausgeber: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s11263-021-01494-4

Genomic-driven nutritional interventions for radiotherapy-resistant rectal cancer patient

Autoren: Joshua Southern, Guadalupe Gonzalez, Pia Borgas, Liam Poynter, Ivan Laponogov, Yoyo Zhong, Reza Mirnezami, Dennis Veselkov, Michael Bronstein, Kirill Veselkov
Veröffentlicht in: Scientific Reports, Ausgabe 13, 2023, ISSN 2045-2322
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-023-41833-8

Other (9)

Learning Interpretable Disease Self-Representations for Drug Repositioning

Autoren: Frasca, F; Galeano, D; Gonzalez, G; Laponogov, I; Veselkov, K; Paccanaro, A; Bronstein, MM
Veröffentlicht in: arxiv, Ausgabe 21, 2019
Herausgeber: arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.1909.06609

Decoding Surface Fingerprints for Protein-Ligand Interactions

Autoren: Ilia Igashov, Arian R. Jamasb, Ahmed Sadek, Freyr Sverrisson, Arne Schneuing, Pietro Liò, Tom L. Blundell, Michael Bronstein, Bruno Correia
Veröffentlicht in: bioarxiv, 2022
Herausgeber: Cold Spring Harbor Laboratory
DOI: 10.1101/2022.04.26.489341

Unsupervised Network Embedding Beyond Homophily

Autoren: Zhong, Zhiqiang; Gonzalez, Guadalupe; Grattarola, Daniele; Pang, Jun
Veröffentlicht in: arxiv, 2022
Herausgeber: arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2203.10866

Combinatorial prediction of therapeutic perturbationsusing causally-inspired neural networks

Autoren: Guadalupe Gonzalez, Isuru Herath, Kirill Veselkov, Michael Bronstein, Marinka Zitnik
Veröffentlicht in: bioarxiv, 2024
Herausgeber: bioarxiv

Structure-based Drug Design with Equivariant Diffusion Models

Autoren: Schneuing, Arne; Du, Yuanqi; Harris, Charles; Jamasb, Arian; Igashov, Ilia; Du, Weitao; Blundell, Tom; Lió, Pietro; Gomes, Carla; Welling, Max; Bronstein, Michael; Correia, Bruno
Veröffentlicht in: bioarxiv, 2022
Herausgeber: bioarxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2210.13695

Fake News Detection on Social Media using Geometric Deep Learning

Autoren: Monti, Federico; Frasca, Fabrizio; Eynard, Davide; Mannion, Damon; Bronstein, Michael M.
Veröffentlicht in: arxiv, Ausgabe 10, 2019
Herausgeber: arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.1902.06673

Fake News Detection on Social Media using Geometric Deep Learning

Autoren: Monti, Federico; Frasca, Fabrizio; Eynard, Davide; Mannion, Damon; Bronstein, Michael M.
Veröffentlicht in: Ausgabe 2, 2019
Herausgeber: arxiv

Dual-Primal Graph Convolutional Networks

Autoren: Monti, Federico; Shchur, Oleksandr; Bojchevski, Aleksandar; Litany, Or; Günnemann, Stephan; Bronstein, Michael M.
Veröffentlicht in: Ausgabe 5, 2018
Herausgeber: arxiv

Heterogeneous manifolds for curvature-aware graph embedding

Autoren: Di Giovanni, Francesco; Luise, Giulia; Bronstein, Michael
Veröffentlicht in: arxiv, 2022
Herausgeber: arxiv
DOI: 10.48550/arxiv.2202.01185

Rechte des geistigen Eigentums

Patent (1)

System and a method for learning features on geometric domains

Antrags-/Publikationsnummer: us 10210430
Datum: 2016-01-22
Antragsteller: UNIVERSITA DELLA SVIZZERA ITALIANA