在多方因素的成功推动下,研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想,定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构,由此一个新的研究热点——“图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)”应运而生,本篇文章主要对图神经网络的研究现状进行简单的概述。 需要注意的是,图神经网络的研究与图嵌入(对图嵌入不了...
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...
在A Comprehensive Survey on Graph Neural Networkshttps://arxiv.org/pdf/1901.00596.pdf中提出了将图神经网络进一步地分为Recurrentgraph neural networks(RecGNNs)递归图神经网络、Convolutional graph neural networks (ConvGNNs)卷积图神经网络、Graph autoencoders (GAEs)图自动编码器和 Spatial-temporal graph neural...
目前基于GCN的自编码器的方法主要有:Graph Autoencoder (GAE)和Adversarially Regularized Graph Autoencoder (ARGA) 图自编码器的其它变体有: Network Representations with Adversarially Regularized Autoencoders (NetRA) Deep Neural Networks for Graph Representations (DNGR) Structural Deep Network Embedding (SDNE) ...
因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network, GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network, GCN), 期望通过本文带给读者一些灵感与启示。 1. 本文的提纲与叙述要点主要参考了2篇图神经网络的Survey,分别是来自IEEE Fellow的A...
GNN 模块进行信息整合；信息整合的结果被编码至对应各个节点的图增广（graph augmented）特征向量中，...
循环图神经网络(Gated Graph Neural Network,GGNN)。循环神经网络(RNN)用于建模序列信息,如文本、用户历史记录和音视频。长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是RNN的两种常见形式。GGNN模型基于GRU,针对输出状态序列的任务,而GCN和GAT模型以静态图为输入。GGNN以时间演化图为输入,通过遗忘门和更新门等结构捕捉图...
循环图神经网络(Gated Graph Neural Network,GGNN)。循环神经网络(RNN)用于建模序列信息,如文本、用户历史记录和音视频。长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是RNN的两种常见形式。GGNN模型基于GRU,针对输出状态序列的任务,而GCN和GAT模型以静态图为输入。GGNN以时间演化图为输入,通过遗忘门和更新门等结构捕捉图...
循环图神经网络(Gated Graph Neural Network,GGNN)。循环神经网络(RNN)用于建模序列信息,如文本、用户历史记录和音视频。长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是RNN的两种常见形式。GGNN模型基于GRU,针对输出状态序列的任务,而GCN和GAT模型以静态图为输入。GGNN以时间演化图为输入,通过遗忘门和更新门等结构捕捉图...
这种方法使用强化学习训练图注意力神经网络(GNN),在未标记的图训练集上进行训练。训练后的网络可以在线性运行时间内输出新图实例的近似解。在TSP问题中,GAT可以有效地处理城市之间的距离关系,从而找到最短的旅行路径。在VRP问题中,GAT可以有效地处理车...