GCN gcn的迭代公式如下: 以上D~为自环度矩阵,两个 D~ 分别为从行列两个方向对结果进行归一化 1、gcn通过邻接矩阵(描述图结构,用来提供聚合引导,自环),度矩阵(用来指定聚合后的权重,防止度很大的节点特征爆炸,做归一化),节点特征(输入),变换矩阵(做映射),这几个来对节点矩阵进行更新迭代 2、gcn主要是获取节...
GCN的核心公式为: h^{(l+1)} = \sigma(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}} \tilde{A} \tilde{D}^{-\frac{1}{2}} h^{(l)} W^{(l)}) \\ 其中,\tilde{A}是带有自环的邻接矩阵,\tilde{D}是对应的度矩阵,h^{(l)} 是第l层的隐藏状态,W^{(l)}是权重矩阵,\sigma是激活函数。 GraphSAGE是...
编码器(Encoder)采用简单的两层GCN网络,解码器(Encoder)计算两点之间存在边的概率来重构图,损失函数包括生成图和原始图之间的距离度量,以及节点表示向量分布和正态分布的KL-散度两部分。具体公式如图12所示: 图12 另外为了做比较,作者还提出了图自编码器(Graph Auto-Encoder),相比于变分图的自编码器,图自编码器就...
1.GCN 缺点 在之前的文章38.图神经网络 GNN 之图卷积网络 (GCN)介绍了图卷积神经网络 GCN，不熟悉的童鞋可以参考一下。GNN 模型可以分为频谱域 (spectral domain) 和空间域 (spatial domain) 两大类：spectral 的方法通常利用了拉普拉斯矩阵，借助图谱的方式进行卷积操作；spatial 的方法通常使用更直接的方式聚合邻...
最后将计算进行向量化,得到最终的卷积计算公式为: 这一计算的时间复杂度为 。基于上式实现的 GCN 在三个数据集上取得了当时最好的结果。 GAT PyG 与 DGL 的 GAT 模块都是基于Graph Attention Networks实现的,它的思想非常简单,就是将 transform 中大放异彩的注意力机制迁移到了图神经网络上。
GAT(Graph Attention Networks),加入了注意力机制的图神经网络,与GCN不同的是,其消息传递的权重是通过注意力机制得到。 GAT的计算过程: (1) (2) 下面来详细解析这个公式 代表的是节点j传递到节点i时要乘上的权重 和 ;是当前输入层的节点i和节点j的特征表示, ...
GAT（Graph Attention Networks）的引入旨在解决GCN的两个关键问题：一是如何确定每个节点对不同邻居的权重，二是如何将处理后的邻居特征与自身特征结合。这是GAT解决的核心问题。GAT中的权重确定涉及公式，旨在通过训练参数 \theta \end{math} 和 W \end{math} 来实现。这里的公式展示了如何将节点...
GAT(Graph Attention Network)是一种加入了注意力机制的图神经网络,与GCN不同的是,其消息传递的权重是通过注意力机制得到。GAT的消息传递公式如下所示: ```python hi(l+1) αijl eijl =j∈N(i)∑αi,j W(l)hj(l) =softmaxi (eijl )=LeakyReLU(aT(Whi(l) ∥Whj(l) )) ``` 其中,$h_i^{...
D波浪是A波浪的度矩阵(degree matrix),公式为 H是每一层的特征,对于输入层的话,H就是X σ是非线性激活函数 我们需要计算以下几个矩阵: 如果数据可以构成图,可以考虑下图卷积GCN,将卷积网络用于图数据上能对网络中的节点或者整个图进行分类,能利用节点的属性和节点的label进行训练,但这个算法不适应与规模大的图...