在本文中,我们将图神经网络划分为五大类别,分别是:图卷积网络(Graph Convolution Networks,GCN)、图注意力网络(Graph Attention Networks)、图自编码器( Graph Autoencoders)、图生成网络( Graph Generative Networks) 和图时空网络(Graph Spatial-temporal Networks)。 符号定义 1、图卷积网络(Graph Convolution Networks...
我们首先将特征矩阵经过 AX 利用图的结构对各个样本特征进行重新整合作为新的输入,再使用参数化的权重矩阵 W 对新生成的特征再次进行线性变换,也可以将其看作:将新生成的特征输入到BP神经网络中。(BP网络表达式: Y = \sigma(XW)) 下面我们来通过实例娓娓道来: X = \begin{bmatrix} 3.5&4.2\\ -1.1&7.8\\...
空间方法的图卷积神经网络是一种图形神经网络的模型,这个模型的主要任务是对图形进行分类,或者对图形中的节点进行分类。这种方法和我们之前说过的基于谱方法的图卷积神经网络不太一样,它并不是在信号处理理论的基础上进行的,而是在空间域上直接进行卷积操作。 这个模型是怎么做到...
然后,总结了不同粒度采样策略的图神经网络模型,还有主流加速框架以及相关的技术。这些都是为了给以后在大规模数据应用中,图神经网络在框架和算法上如何协同优化提供一些想法和方向。 2 图神经网络模型 图神经网络是专门处理图结构数据的神经网络,能结合图计算和神经...
图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势,受到广泛关注并应用于推荐系统、知识图谱、交通道路分析等场景。 大规模图结构的不规则性、节点特征的复杂性以及训练样本的依赖性给图神经网络模型的计算效率、内存管理以及分布式系统中的通信开销带来巨大压力。本文首先简要介绍图神经网络模型中的消息传递机制,分...
本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络,包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。 近年来,深度学习领域关于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的研究热情日益高涨,图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析...
之前的文章介绍过图卷积网络 GCN 和图注意力网络 GAT，其中 GCN 是 2016 年被提出的，GAT 是 2018 年提出的。本文介绍最早期的图神经网络 Graph Neural Network，简称 GNN。GNN 2009 年已经出现了，发表在论文《The graph neural network model》中。1.1 graph_focused 和 node_focused 图领域的应用通常分为两...
这篇文章提供了一个图神经网络GNNs在数据挖掘和机器学习领域全面的概述,并将最先进的图形神经网络分为四类,即递归图形神经网络、卷积图形神经网络、图形自动编码器和时空图形神经网络。 我们进一步讨论了跨不同领域的图神经网络的应用,并总结了图神经网络的开放源代码、基准数据集和模型评估。 最后,提出了这一快速...
图神经网络 图神经网络(Graph Neural Network, GNN)是指神经网络在图上应用的模型的统称,根据采用的技术不同和分类方法的不同,又可以分为下图中的不同种类,例如从传播的方式来看,图神经网络可以分为图卷积神经网络(GCN),图注意力网络(GAT,缩写为了跟GAN区分),Graph LSTM等等,本质上还是把文本图像的那一套网络结...
GNNPapers(https://github.com/thunlp/GNNPapers)详细列示了图神经网络诞生以来里程碑式的优秀模型,以及其在具体场景中的应用。 图卷积网络 Graph Convolution Networks。在节点嵌入这一下游任务上,基于空间的 GCNs 从彼时大热的卷积神经网络中汲取思想,直接在原图的拓扑序列上进行卷积操作;而考虑到图结构的不稳定性,...