一、GraphSAGE 的简单实现 主流图算法大致分两种: 图嵌入算法(GE): DeepWalk, Node2Vec 等 图神经网络算法 (GNN): GraphSAGE, GCN, GAT 等 1. 绪论:图神经网络 图神经网络算法做的事,相当于把图这种复杂的数据结构,转换成低维向量,而低维向量往往是很好用的。 拿到图嵌入可以做很多事情,比如: 节点分类 链...
图4中每条边权重分母左边的数字4是节点1自身度的逆平方根。 ■图4 GCN计算过程图解(3) 上述内容可简单地理解GCN 公式的计算意义,当然也可结合具体业务场景自定义消息传递的计算方式。 图神经网络之所以有效,是因为它很好地利用了图结构的信息。它的起点是别人的终点。本身无监督统计图数据信息已经可以给预测带来很高...
(一)图与网络的基本概念 一、无向图 含有的元素为顶点,弧和权重,但是没有方向 二、有向图 含有的元素为顶点,弧和权重,弧具有方向。 三、有限图、无限图 顶点和边有限就是有限图,否则就是无限图。 四、简单图 既没有环,也没有两条边连接同一对顶点的图 五、完全图、
图神经网络算法是目前深度学习研究最热的领域之一,在最近两年的人工智能和数据挖掘顶会上(ICLR, WWW等)都有多篇关于深度学习与图结合的研究进展。图神经网络可以认为是深度学习在非欧几里得空间上的延伸。深度学习中的卷积网络,注意力机制,自编码器等思想均已应用于图数据上形成相应图算法,如图卷积网络(GCN),图注意力...
图一 node2vec 通过改变生成随机游走序列的方式改进了 DeepWalk 算法。DeepWalk 是按照均匀分布随机选取随机游走序列的下一个节点。node2vec 同时考虑了广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS)。Grover 等发现,广度优先搜索注重刻画网络中的局部特征,而深度优先搜索能更好地遍历整个网络,反映了节点间的同质性。特别...
如图1所示,GNN加速技术分为三类:算法、系统和定制硬件。算法包括修改图或样本以缓解节点依赖性,以及剪枝、量化和蒸馏等推理加速技术;系统包括GPU内核加速、用户定义函数优化和可扩展系统设计;定制硬件包括具有不同属性的加速器,支持不同级别的并行化和稀疏性。
首先看算法的第 2-7 行,其实就是一个 sample 的过程,并且将 sample 的结果保存到 B 中。接下来的 9-15 行,就是一个 aggregate 的过程,按照前面 sample 的结果,将对应的邻居信息 aggregate 到目标节点上来。 细心的小伙伴肯定发现了 sample 的过程是从 K 到 1 的...
0. PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七] 本项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5061984?contributionType=1 在图神经网络中,使用的数据集可能是亿量级的数据,而由于GPU/CPU资源有限无法一次性全图送入计算资源,需要借鉴深度学习中的mini-batch思想。
一、图卷积网络(Graph Convolutional Network) 1.核心公式 2.算法流程 二、图注意力算法(GAT) 1.计算方法 2.多头Attention 三、空间GNN 四、编程实践 GAT网络实现 一、图卷积网络(Graph Convolutional Network) 在深度学习中,可以对图像进行卷积操作,即卷积神经网络。图像的卷积操作是将一个像素点周围的像素按照不...