图神经网络已经在NLP、CV、搜索推荐广告等领域广泛应用,今天我们就来整体梳理一些经典常用的图网络模型:DeepWalk、GCN、Graphsage、GAT! 1. DeepWalk [2014] DeepWalk是来解决图里面节点embedding问题的。Graph Embedding技术将图中的节点以低维稠密向量的形式进行表达,要求在原始图中相似(不同的方法对相似
当然,其实GCN的缺点也是很显然易见的,第一,GCN需要将整个图放到内存和显存,这将非常耗内存和显存,处理不了大图;第二,GCN在训练时需要知道整个图的结构信息(包括待预测的节点), 这在现实某些任务中也不能实现(比如用今天训练的图模型预测明天的数据,那么明天的节点是拿不到的)。 2. Graph Sample and Aggregate(...
欧拉在1736年发表的一篇论文中解决了这个问题,他通过此问题引入了一种全新的数学模型:图。这一成果不仅奠定了图论的基础,也标志着拓扑学的诞生。在欧拉的简化模型中,四片区域用四个顶点表示,桥用七条边表示,问题就转化为一个在图中找寻“欧拉回路”的问题,即是否存在一个遍历所有边的路径,并且每条边只经过一次。
假设我们手头有一个图,其中有N个节点,每个节点都有自己的特征embedding,我们设这些节点的特征组成一个N×D维的矩阵X,然后各个节点之间的关系也会形成一个N×N维的矩阵A(就是邻接矩阵) GCN也是一个神经网络层,它的层与层之间的传播方式是: 这个公式中: \widetilde{A} = A+I,I是单位矩阵。 \widetilde{D}是...
GraphCodeBERT是在CodeBERT的基础上进一步改进的模型，它引入了图神经网络（Graph Neural Network，GNN）来更好地处理代码的结构信息。代码的语法和语义结构可以自然地表示为图结构，例如抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）。GraphCodeBERT通过GNN对代码的图结构进行建模，能够更深入地理解代码的逻辑和上下文关系，从而...
10、无向网络(Undirected Network)与有向网络(Directed Network)中的元素: 11、独立路径(Independent Path)&连通性(Connectivity)&切割集(Cut Set) 12、聚类系数(Clustering Coefficient): 13、同质网络(Homogeneous Network) vs 异构网络(Heterogeneous Network): 网络图模型应用 网络图模型有很多应用场景,所以是工业界...
1.1 图的表示 2. 图神经网络的基本概念 2.1 了解图神经网络 2.2 消息传递 2.3 最后的向量表征有什么用? 3. 经典的图神经网络模型 3.1 GCN: Graph Convolution Networks 3.2 GraphSAGE:归纳式学习框架 3.3 GAT:Attention机制 4. 流行的图神经网络模型
图神经网络综述:模型与应用 近年来,图神经网络的研究成为深度学习领域的热点。近日,清华大学孙茂松组在 arXiv 上发布预印版综述文章Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications。 该文总结了近年来图神经网络领域的经典模型与典型应用,并提出了四个开放性问题。对于希望快速了解这一领域的读者,不妨...
图与网络的基本概念与模型 (v1) 赵 (v2)钱 孙(v3) 李(v4) 周(v5) 吴(v6) 陈(v7) e2 e1 e3 e4 e5 (v1) 赵 (v2)钱 (v3)孙 (v4)李 (v5) 周 (v6)吴 (v7)陈 e2 e1 e3 e4 e5 可见图论中的图与几何图、工程图是不一样的。 例如:在一个人群中,对相互认识这个关系我们可以用图来表示...