在深度学习和图神经网络的世界里,图嵌入(Graph Embedding)是一项强大的技术,它能够将复杂的图数据结构转化为低维的向量表示,使得我们可以利用机器学习算法对这些向量进行高效的处理和分析。图嵌入技术不仅简化了图数据的处理过程,还为我们提供了一种全新的视角来理解和利用图数据。 一、图嵌入的基本概念 图嵌入是一种...
Deepwalk并不是第一个这样的方法,但它是第一个被广泛用作与其他图学习方法比较的基准的方法。Deepwalk属于使用walk的图嵌入大家族,这是图论中的一个概念,只要连接到公共边,就可以通过从一个节点移动到另一个节点来遍历图。 如果用任意表示向量表示图中的每个节点,则可以遍历图。该遍历的步骤可以通过在矩阵中排列相...
在graph上直接进行机器学习具有一定的局限性,我们都知道图是由节点和边构成,这些向量关系一般只能使用数学,统计或者特定的子集进行表示,但是嵌入之后的向量空间具有更加灵活和丰富的计算方式。 图嵌入能够压缩数据, 我们一般用邻接矩阵描述图中节点之间的连接。 连接矩阵的维度是|V| x |V|,其中|V| 是图中节点的个...
节点嵌入:学习图中每个节点的低维表示,如DeepWalk、Node2Vec等。 边嵌入:学习图中每条边的低维表示。 子图嵌入:学习子图或子结构的低维表示。 图整体嵌入:学习整个图的低维表示。 3. 图神经网络(GNN) 图神经网络是处理图结构数据的深度学习模型,能够捕捉节点和边之间的复杂关系。常见的GNN模型包括: 图卷积网络(...
使用卷积神经网络(CNN)进行三元组的嵌入。 R-GCN 基于图卷积网络(GCN),适用于处理大规模稀疏的知识图谱。 ComplEx 将实体和关系映射到复数空间,捕捉更复杂的语义信息。 在接下来的章节中,我们将重点介绍如何结合 R-GCN(关系图卷积网络)与深度学习技术来实现知识图谱嵌入,并通过代码实例展示其具体实现。 R-...
5. 几何深度学习涉及的知识和研究领域很多,如何能系统、高效地学习几何深度学习相关知识? 主要涉及到的知识概念 图神经网络 (Graph Neural Network) 表示对称性(Representation Symmetry) 结构对称性(Structural Symmetry) 抗体设计 (Antibody Design) 晶体设计(Crystal Design) ...
今天学的论文是清华大学崔鹏老师工作《Structural Deep Network Embedding》(后简称 SDNE),并发表于 2016 KDD,目前为止共有 880 多引用,是一个非常经典的将深度学习应用于 NetWork Embedding 的算法。 SDNE 设计了一个由多层非线形函数组成的深度模型来捕捉高度非线性的网络结构,同时联合优化 first-order 和 second-...
总结一下,将二分图匹配嵌入深度学习本质上要解决的是一个有约束的bilevel optimization问题。目前看来implicit function theorem加KKT条件是这个问题最为干净的解法。我相信随着这个思路的普及,之前传统MOT中的各种更高级的优化与匹配算法都可以慢慢融入到现有的深度学习框架中来。我相信就如我在之前的文章中提到的那样,...
图嵌入通常有大约100到300个数值。单个值通常是32位的十进制数,但是在某些情况下,您可以使用更小或更大的数据类型。精度和向量的长度越小,您就可以更快地将该项与类似项进行比较。 大多数比较在嵌入中实际上不需要超过300个数字。如果机器学习算法很强,我们可以把顶点的许多方面压缩成这些值。
边嵌入 在边缘层中,生成一个与图中的每条边相关的嵌入向量。链路预测问题是使用边嵌入的一个常见应用。链接预测是指预测一对节点之间是否有一条边连接的可能性。这些嵌入可以学习图提供的边属性。例如在一个社交网络图中,可以有一个多边图,其中节点可以根据年龄范围、性别等用边连接。表示该边的相关向量可以学习这...