1.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)。 2.GraphSAGE的优点: (1)利用采样机制,很好的解决了GCN必须要知道全部图的信息问题,克服了GCN训练时内存和显存的限制,即使对于未知的新节点,...
classEncoder(nn.Module):"""Encodes a node's using 'convolutional' GraphSage approach"""def__init__(self,features,feature_dim,embed_dim,adj_lists,aggregator,num_sample=10,gcn=False,cuda=False):"""初始化:param features: 特征矩阵:param feature_dim: 特征数:param embed_dim: 嵌入维度:param adj...
与graphsage对比:训练方式和graphsage类似,GraphSAGE是通过邻居采样来减少节点个数,GAT如果可以学习到稀疏的权重系数,相当于也是一种采样 GraphSAGE和GAT是怎么inductive学习的: GCN原本使用了归一化邻接矩阵,新加入节点时要重新计算该矩阵,这是导致transductive的根源,计算需要改变该矩阵的信息,归一化矩阵已经整体变动,再次前...
GraphSAGE 由Inductive Representation Learning on Large Graphs提出,该方法提供了一种通用的归纳式框架,使用结点信息特征为未出现过的(unseen)结点生成结点向量,这一方法为后来的 PinSage(GCN 在商业推荐系统首次成功应用)提供了基础。 论文标题:Inductive Representation L...
GCN按传播方式分类: 基于空间域或顶点域vertex domain(spatial domain) 基于频域或谱域spectral domain 通俗点解释即为: 空域: 直接在图片的像素点上进行卷积 频域: 对图片进行傅里叶变换后,再进行卷积。 3. GraphSAGE GCN的基本思想: 把一个节点在图中的高纬度邻接信息降维到一个低维的向量表示。
首先,针对全局采样耗内存的问题,GraphSAGE在训练阶段的信息传播只在由训练节点构成的图中进行,并且对邻居进行了采样,采样方式将GCN的全图采样优化到部分以节点为中心的邻居抽样,这使得大规模图数据的分布式训练成为可能,并且使得网络可以学习没有见过的节点。这样一来,不再是学习每个节点的表示,而是学习一系列聚合函数,...
图神经网络三剑客:GCN、GAT与GraphSAGE 摘要: 2019 年号称图神经网络元年,在各个领域关于图神经网络的研究爆发式增长。本文主要介绍一下三种常见图神经网络:GCN、GAT 以及 GraphSAGE。前两者是目前应用比较广泛的图神经网络,后者则为图神经网络的工程应用提供 ... ...
一、GCN的缺点 图卷积网络(GCN)是一种有效的图形神经网络,它能够很好地捕获图形的拓扑结构和节点特征。然而,它也存在一些缺点。首先,GCN假设图形数据的拓扑结构是固定的,而在实际应用中,图形数据的拓扑结构往往是动态变化的。此外,GCN只能处理同质的图形,不能处理多模态或异质的图形。此外,GCN对大规模图形的处理能力...
经典图网络模型，如GCN、GraphSAGE、GAT，是为了解决图结构数据中的节点表示学习问题。DeepWalk是用于解决节点嵌入问题的方法，通过随机游走的方式学习节点表示，使相似节点在低维空间中接近，这有助于下游任务如节点分类和链接预测。GCN（图卷积神经网络）在ICLR 2017中提出，专门针对图结构数据。传统CNN和RNN...
GNN模型分为多种类型，如GCN、GraphSAGE和GAT。GCN通过传播方式将节点的高维邻接信息降维，可捕捉全局信息，但直推式学习需要所有节点参与训练。GraphSAGE通过邻居采样聚合节点特征，适用于有权图，可优化局部结构同质性。GAT引入注意力机制，增强模型对重要邻居信息的敏感度。调优GNN的策略包括边数据增强、Motif...