1.构建图 import dgl import torch import numpy as np # 构建图 src_idx = np.random.randint(0, 3, 5) # 起始节点的编号 5个节点,范围是[0,3] dst_idx = np.random.randint(0, 3, 5) # 终止节点的编号 print(src_idx) print(dst_idx) G = dgl.graph((src_idx, dst_idx)) # 构建一个...
尽管图神经网络(GNNs)在很多的应用中都取得了很大的成绩,但是最近研究发现 GNNs 捕捉底层图结构上仍然有缺陷。研究表明标准的 GNNs 表达能力受到 Weisfeiler-Leman(WL)图同构测试的限制,例如无法检测和计数图的子结构,然而在一些任务中的子结构往往与下游任务密切相关。因此,本文提出了图结构网络(GSN),是一种基于子结...
把这个矩阵转置在乘以M。C就是B中和A对应的点和在B中的边全部抽出来组成的图。 那么如果aij = 1能推导出cij = 1。A就是B的一个子图的同构。 Ullmann算法 1.Ullmann算法的定义 对于图的同构问题,Ullmann 算法是一个简单的图同构算法,它采取的手段就是利用枚举找到子图同构。 这个算法的目的就是 对于一个给...
大部分的图游走类算法都是再游走部分进行创新和改动,所以对于deepwalk算法,我们更多关注random walk这一部分。 deepwalk的缺点:它忽略了图是一个复杂的结构,而deepwalk中节点选择下一个节点的方式是均匀随机采样,且游走方式是简单直接的DFS 以上为图遍历的两种方法:BFS和DFS,BFS是一圈一圈散开,就像把石头扔进水面一样...
什么是好的GNN表达？国防科大最新《图神经网络的表达能力》综述
文中在过去建立求解图的同构问题人工神经网络模型的基础上,拟应用人脑决策局域化的思想,提出了一种新的用于图的同构问题的人工神经网络模型。该模型中增加了一个自然的约束条件,加快了运算速度。 关键词图;同构;决策;神经网络 中图分类号TP301 The decision-makingneural networks model for solving thegraph ...
图同构问题的决策神经网络模型
基于多智能体强化学习的端到端合作的自适应奖励方法 首先,提出了一种批正则化网络,该网络采用图神经网络对异构多智能体合作关系进行建模,利用注意力机制对关键信息进行权重计算,使用批正则化方法对生成的特征向量进行... 史殿习,赵琛然,张耀文,... - 《计算机科学》 被引量: 0发表: 2022年 加载更多站...
异质信息网络(HINs)也称为异质图,它是一种由多种类型的节点和边组成的复杂网络,包含了全面的信息和丰富的语义。图神经网络(GNNs)作为处理图结构数据的强大工具,在网络分析任务中表现出了卓越的性能。最近相继提出了许多基于图神经网络的异质图模型,并取得了巨大的成功。图神经网络旨在通过节点属性间的传播和聚合操作...
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