以下是对GNN和GCN的详细比较: 一、基本概念 图神经网络(GNN) 图神经网络是一类基于图结构数据的深度学习模型。 它通过递归地聚合邻居节点的信息来更新节点的表示。 适用于各种图数据任务,如节点分类、链接预测和图级分类等。 图卷积网络(GCN) 图卷积网络是图神经网络的一种特殊形式,专注于利用卷积操作来处理图数据...
1.3 GNN和传统NN的区别 首先,标准的神经网络比如CNN和RNN不能够适当地处理图结构输入,因为它们都需要节点的特征按照一定的顺序进行排列,但是,对于图结构而言,并没有天然的顺序而言,如果使用顺序来完整地表达图的话,那么就需要将图分解成所有可能的序列,然后对序列进行建模,显然,这种方式非常的冗余以及计算量非常大,与...
图神经网络(Graph Neural Network, GNN)是指神经网络在图上应用的模型的统称,根据采用的技术不同和分类方法的不同,又可以分为下图中的不同种类,例如从传播的方式来看,图神经网络可以分为图卷积神经网络(GCN),图注意力网络(GAT,缩写为了跟GAN区分),Graph LSTM等等,本质上还是把文本图像的那一套网络结构技巧借鉴过...
GNN GNN是个对图上所有属性进行的可以优化的变换保持对称,使用信息传递的神经网络 GNN输入一个图输出一个图 会对属性进行变换但不会改变顶点连接性 最简单GNN 对于顶点向量、边向量和全局向量分布构造一个MLP(多层感知器)输入大小和输出大小是一样的
7.3. inductive基础:图的对称性(交换顶点顺序,GNN作用不变) 7.4. GCN:解释为作为子图的函数近似【见图24】【图18也是一个GCN】 图24:GCN的解释 7.5. GAN(图注意力网络):前面提到的汇聚是权重的直接相加(aggregate的一种),与位置没有关系因此。因此可以采样attention机制的做法:权重取决与两个顶点之间的关系(顶...
GNN的思路很简单:为了编码图的结构信息,每个节点可以由低维状态向量表示。对于以图为中心的任务,建议添加一个特殊节点,这个节点具有与整个图相对应的唯一属性。 回顾过去,GNN统一了一些处理图数据的早期方法,如递归神经网络和马尔可夫链。 展望未来,GNN中的概念具有深远的启示:许多最先进的GCN实际上遵循与邻近节点交换...
2. GCN GCN详情可见之前的博客:GNN系列 GCN简述 推导理解 及 DGL 源码解析 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。
2. 请解释GCN中的聚合方式为什么选择平均而不是求和。 答案:选择平均作为聚合方式是因为它可以更好地保留邻居节点的信息,而求和可能会导致信息的损失。 3. 请解释GCN中的度矩阵的作用以及为什么需要进行标准化。 答案:度矩阵用于降权处理,它会给度大的节点赋予较小的权重,度小的节点赋予较大的权重。这样做是为了...
GNN常用数据集之Cora数据集 2 - 源码含义记录 首先我们来整体看一下代码的组成 截图中的这一大坨为命令行传递参数,含义参考命令行传递参数 argparse.ArgumentParser解析简单点说,就是想在不改动代码的情况下,使用命令行去改参数。 2.1 加载数据集 在代码中,加载数据集通过这个函数实现 ...
Graph Neural Network:图结合deep learning方法搭建的网络统称为图神经网络GNN,其中包含著名的GCN(图卷积神经网络)和GAT(图注意力网络)。 优点:相较于分解类的方法只能在小图上学习,GNN可以在大规模的图上学习;非常自然地融合了图的属性信息进行学习 2.3 图相关矩阵的定义: ...