本文的主要结果如下: ①本文显示GNN在识别图结构方面,WL测试是能达到的性能的上限; ②阐述了GNN达到WL测试的性能时在邻域聚合和readout函数方面应该满足的条件; ③识别出一些GNN变种(比如GCN、GraphSAGE等)不能识别的图结构; ④开发了一种全新的GNN变种,即图同构网络(Graph Isomorphism Network, GIN),其鉴别能力与...
③识别出一些GNN变种(比如GCN、GraphSAGE等)不能识别的图结构; ④开发了一种全新的GNN变种,即图同构网络(Graph Isomorphism Network, GIN),其鉴别能力与WL测试相当。 二、预备知识 图神经网络 使用 表示一个图, 中节点 的特征向量为 。本文主要关注图分类任务。 GNN利用图的结构与节点特征来学习图中节点的特征向...
但是,有一种 MPNN 能够获得与 1-WL 相等的表达力,它就是大名鼎鼎的图同构网络 GIN(Graph Isomorphism Network)[1]: \boldsymbol{h}_v^{(k)} = f_{agg+update}^{(k)} (\boldsymbol{h}_v^{(k-1)}) = \text{MLP}\left((1+\epsilon^{(k)}) \boldsymbol{h}_v^{(k-1)} + \sum_{u\...
【摘要】图表示学习已成为图深度学习领域的一个研究热点.大多数图神经网络存在过平滑现象,这类方法重点关注图节点特征,对图的结构特征关注度不高.为了提升对图结构特征的表征能力,提出了一种基于图核同构网络的图分类方法,即KerGIN.该方法首先通过图同构网络(graph isomorphism network,GIN)对图进行节点特征编码,并使...
在最开始即按照大脑的结构特性建模脑功能连接组,并充分 利用脑功能连接组的连接属性的异质性,引入了两种可解释的注意力机制(层次注意力机 制和全局注意力机制)来处理经过特征选择的脑功能连接组,提出了一种可解释的基于层 次注意力机制的异质图同构网络(Heterogeneous Graph Isomorphism Network, HetGIN),将孤独症脑...