具体来讲,上面描述的GNN可以通过下图概括: 我们将原始graph通过一个个GNN层(每一层都有三个MLP,分别对三种状态进行转换),然后,无论是顶点、边还是全局,都通过同一个全连接层进行输出预测。 上述这种最简单的GNN存在着一个很明显的缺陷:我们在GNN层对节点或者边进行更新时,每层内所有节点共用一个MLP,所有边共用...
我们将原始graph通过一个个GNN层(每一层都有三个MLP,分别对三种状态进行转换),然后,无论是顶点、边还是全局,都通过同一个全连接层进行输出预测。 上述这种最简单的GNN存在着一个很明显的缺陷:我们在GNN层对节点或者边进行更新时,每层内所有节点共用一个MLP,所有边共用一个MLP,此时我们并没有考虑连接信息,也就...
GNN,是一个对图上所以的属性,包括顶点、边、全局的上下文,进行的一个可以优化的变换,这个变换,是能够保持住图的对称信息的(对称信息:我把这些顶点进行另外一个排序之后,整个结果是不会变的)。 接下来使用一个叫做“message passing neural network”信息传递的神经网络框架。
论文精读 A Gentle Introduction to Graph Neural Networks 前言 图神经网络在应用上还只是起步阶段,应用领域有药物发现、物理模拟、虚假新闻检测、车流量预测、推荐系统等。这篇文章是探索和解释现代图神经网络,第一部分是什么样的数据能表示成一张图,第二部分是图和别的数据有什么不同,第三部分是构建GNN的模块,第...
论文A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs 作者:Davide Bacciua, Federico Erricaa, Alessio Michelia, Marco Poddaa 意大利比萨大学计算机科学系 文章主要讲解的是深度学习在图领域的应用,倾向于对主要概念和架构的一致性和渐进性介绍。 结构化信息,采用基于局部和迭代的泛化的图表示学习方法。主要介绍了...
在之前的一篇文章图解GNN | A Gentle Introduction to GNN中我实际上已经对ConvGNN的大致原理进行了讲解。与RecGNN使用相同的图循环层(Grec)来更新节点的表示不同的是,ConvGNN使用不同的图卷积层(Gconv)来更新节点表示。ConvGNN分为基于频域的ConvGNN和基于空间域的ConvGNN。基于频域的ConvGNN借助图的拉普拉斯矩阵...
⭐ Gentle Introduction to GNNs There are several introductory content to learn about GNNs. The following are some useful ones: 🔗Foundations of GNNs(by Petar Veličković) 🔗Gentle Introduction to GNNs(by Distill) 🔗Understanding Convolutions on Graphs(by Distill) ...
GNN 采用“图入图出”架构,这意味着这些模型类型接受图作为输入,将信息加载到其节点、边和全局上下文中,并逐步转换这些嵌入,而不改变输入的连接性图形。【GNN输入是一个图,输出也是一个图。会变换其属性,但是不会变连接性。】 (1)构建一个最简单的GNN ...
Bacciu D, Errica F, Micheli A, Podda M (2019) A gentle introduction to deep learning for graphs. arXiv:1912.12693 (2019) Bengio Y, Courville A, Vincent P (2013) Representation learning: A review and new perspectives. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 35(8):1798–1828 Article Google ...
本文是 A Gentle Introduction to Graph Neural Networks (distill.pub) 一文的翻译版本,翻译初衷是为了方便自己反复阅读。在翻译的过程中加入了自己的理解(在一些地方也有自己的注解和 GPT 的回答),并且不包…