当然,GraphSAGE也有一些缺点,每个节点那么多邻居,GraphSAGE的采样没有考虑到不同邻居节点的重要性不同,而且聚合计算的时候邻居节点的重要性和当前节点也是不同的。 3. Graph Attention Networks(GAT)[9] 为了解决GNN聚合邻居节点的时候没有考虑到不同的邻居节点重要性不同的问题,GAT借鉴了Transformer的idea,引入masked ...
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...
GraphSAGE就是inductive的模式,GraphSAGE提出随机采子图的方式去采样,通过子图更新node embedding, 这样采出的子图结构本身就是变化,从而让模型学到的是一种采样及聚合的参数的方式,有效解决了unseen nodes问题,同时避免了训练中需要把整个图的node embedding一起更新的窘境,有效的增加了扩展性。 具体的思想就是分三步: ...
GCN是谱图方法的代表,那么GraphSAGE就是非谱图方法的代表。 如何进行更好的aggregate呢? 最后的这个黑盒里面可以装的东西就多了,只要能把多个vector最后map到一个最终的vector就行 GraphSAGE则是将aggregate后的neighbor和本身的self-embedding这两个concatenate到一起作为新的embedding,而不是传统的把所有的embedding 加...
当然,GraphSAGE也有一些缺点,每个节点那么多邻居,GraphSAGE的采样没有考虑到不同邻居节点的重要性不同,而且聚合计算的时候邻居节点的重要性和当前节点也是不同的。 3. Graph Attention Networks(GAT)[9] 为了解决GNN聚合邻居节点的时候没有考虑到不同的邻居节点重要性不同的问题,GAT借鉴了Transformer的idea,引入masked...
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了基础。 GCN 图神经网络基于巴拿赫不动点定理提出,但图...
本文主要介绍图神经网络相关的内容,以从序列神经网络到图神经网络为切入点,逐步讲述从CNN到GCN,从GCN到GraphSage,从GCN到GAT三个方面进行论述。 一、从序列神经网络到图神经网络 当我们将一个NLP序列问题转换为一个图结构问题时,GNN图神经网络的工作就开始派上用场了。
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...
然而,GAT也有其局限性。首先,GAT的计算复杂度较高,因为它需要计算每对节点之间的注意力分数。此外,GAT同样不能很好地处理动态图形和异质图形。此外,尽管GAT通过注意力机制增强了模型的表达能力,但这也增加了模型的复杂性和不稳定性。 三、GraphSAGE的缺点
from torch_geometric.nn import GCNConv, SAGEConv, GATConv 构建GCN网络,训练 验证 class GCN_Net(torch.nn.Module): def __init__(self, features, hidden, classes): super(GCN_Net, self).__init__() self.conv1 = GCNConv(features, hidden) self.conv2 = GCNConv(hidden, classes) def forward...