Modeling Semantics with Gated Graph Neural Networks for Knowledge Base Question Answering读书笔记 通过GGNN对semanticgraph进行打分 框架1.semanticgraph的生成 识别问句中的entity(S-MART工具),再通过定义的个action生成所有可能的查询图2.semanticgraph打分 通过GGNN,经过多次领域信息融合,最终将question node的表征通过...
链接:《Gated Graph Sequence Neural Networks》 Introduction 图结构数据在实际生活中往往很常见,在化学、自然语言处理、社交网络、知识库等应用中,都存在大量的图结构数据。这些应用主要可以分为两大类:一类是graph-focused,另一类则是node-focused。Graph-focused应用往往关注整个图上的信息,这一类应用有化学组成研究、...
之前的图网络学习算法系列中,我们已经总结了如传统的Deepwalk,以及以卷积图神经网络为基础的GCN,GAT和GraphSAGE方法。今天,我们来学习下Graph Neural Network中的另一大类型,利用门控信息来进行更新的Gated Graph Neural Network(GGNN)。 论文:Gated graph sequence neural networks 链接:https://arxiv.org/pdf/1511.054...
session-based social recommendation model called GNNRec, which first utilizes gated graph neural network (GGNN) to represent users' session information, and then uses graph attention network (GAT) to aggregate social information of users and friends on social networks to effectively model users' ...
我们现在描述门控图神经网络(Gated Graph Neural Networks ,GG-NNs),我们对GNN的改变,适用于非顺序输出。我们将在下一节中描述顺序输出。GNN的最大修改是,我们使用门控循环单位(Gated Recurrent Units)(Cho等人,2014年),将循环展开固定数量的步骤 ,并通过时间进行反向传播,以计算梯度。这比Almeida-Pineda算法需要更...
在开始之前,我们先来了解一下Gated Graph Sequence Neural Networks的基本原理和流程。下表中展示了实现该模型的主要步骤: 下面,我们将逐步完成这些步骤。 步骤1:构建图结构 首先,我们需要构建图结构。图由节点和边组成,节点表示数据的实体,边表示节点之间的关系。我们可以使用工具库(例如NetworkX)创建图结构。
Github地址:https://github.com/Microsoft/gated-graph-neural-network-samples Gated Graph Neural Networks 六个基本公式: 基本公式 Equation (1):初始化步骤。它将节点注释(node annotations)复制到隐藏状态的第一个部分中,并用零填充其余部分。 Equation (2):用于在不同node之间传递信息。
Graph-structured data appears frequently in domains including chemistry, natural language semantics, social networks, and knowledge bases. In this work, we study feature learning techniques for graph-structured inputs. Our starting point is previous work on Graph Neural Networks (Scarselli et al., 20...
"Gated graph sequence neural networks". In: arXiv preprint arXiv:1511.05493 (2015).Yujia Li, Daniel Tarlow, Marc Brockschmidt, and Richard Zemel. Gated graph sequence neural networks. arXiv preprint arXiv:1511.05493, 2015.Y. Li, D. Tarlow, M. Brockschmidt, and R. Zemel, "Gated graph ...
实验表明，GaAN在多个任务中均表现出色。研究还对比了图池化聚合器和图对称求和聚合器，进一步验证了GaAN的有效性。在交通速度预测的Graph GRU测试中，同样显示了GaAN模型的卓越性能。最后，推荐Zhiyuan Liu教授的《Introduction to Graph Neural Networks》一书，对入门学习者极具价值。