图神经网络(Graph Neural Network, GNN)是一种专门用于处理图数据的深度学习模型,它在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域发挥着重要作用。然而,由于图数据的复杂性和高维度性质,图神经网络的可解释性一直是一个挑战。 可解释性是指模型对于预测结果的解释程度,对于图神经网络来说,可解释性意味着我们能够理解模...
GNN 需要可解释性解释 GNN 预测的挑战不同的 GNN 解释方GNNExplainer的直观解释使用 GNNExplainer 解释节点分类和图分类的实现 图卷积神经网络 (GCN)、GraphSAGE 和图注意网络 (GAT) 等 GNN 通过沿输入图的边缘递归传递神经消息，将节点特征信息与图结构相结合。同时结合图结构和特征信息会导致复杂的模型； 因此，解...
使用GNNExplainer 解释节点分类和图分类的实现 图卷积神经网络(GCN)、GraphSAGE 和图注意网络 (GAT) 等 GNN 通过沿输入图的边缘递归传递神经消息,将节点特征信息与图结构相结合。 同时结合图结构和特征信息会导致复杂的模型;因此,解释 GNN 的预测是具有挑战性的。 图数据不如图像和文本直观,这使得对图深度学习模型...
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本文深入探讨可信图神经网络(GNNs)的四大关键特性:隐私保护、鲁棒性、公平性和可解释性。通过简明扼要的解析和生动的实例,为非专业读者揭示GNNs在实际应用中的挑战与解决方案。
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图神经网络(GNNs)已被广泛应用于图表示学习的各个领域。然而,与所有其他神经网络模型一样,GNN也存在黑盒问题,因为人们无法理解其机制。为了解决这一问题,人们提出了几种解释GNN决策的方法。在本报告中,Simone…
· GNNExplainer的直观解释 · 使用 GNNExplainer 解释节点分类和图分类的实现 图卷积神经网络 (GCN)、GraphSAGE 和图注意网络 (GAT) 等 GNN 通过沿输入图的边缘递归传递神经消息,将节点特征信息与图结构相结合。 同时结合图结构和特征信息会导致复杂的模型; 因此,解释 GNN 的预测是具有挑战性的。
图神经网络(Graph Neural Networks,简称GNN)作为一种处理图数据的强大工具,在众多领域中取得了显著成果。然而,GNN模型通常被认为是黑盒子,难以解释其预测结果和决策过程。为了增强对模型的理解和信任,研究者们开始关注可解释性技术在GNN中的应用。本文将介绍可解释性在图神经网络中的重要性,并探讨相关方法在理解复杂关...
图卷积神经网络 (GCN)、GraphSAGE 和图注意网络 (GAT) 等 GNN 通过沿输入图的边缘递归传递神经消息,将节点特征信息与图结构相结合。 同时结合图结构和特征信息会导致复杂的模型;因此,解释 GNN 的预测是具有挑战性的。 GNN 解释方法 图可解释性需要回答以下问题: ...