classSupervisedGraphSage(nn.Module):def__init__(self,num_classes,enc):super(SupervisedGraphSage,self).__init__()self.enc=encself.xent=nn.CrossEntropyLoss()self.weight=nn.Parameter(torch.FloatTensor(num_classes,enc.embed_dim))init.xavier_uniform_(self.weight)defforward(self,nodes):# 获取节点的...
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 ...
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: ...
最后就是大家喜闻乐见的暴打 benchmarks 的环节,GAT 在三个数据集上达到了当时的 SOTA。 GraphSAGE 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...
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...
然而,GraphSAGE也有其缺点。首先,GraphSAGE的聚合操作可能会丢失一些重要的图形结构信息,因为它只考虑了固定数量的邻居节点。此外,GraphSAGE对于异质图形的处理能力也较弱,因为它假设所有节点的邻居节点都具有相同的重要性。 延伸阅读 如何优化图神经网络 图神经网络(GNN)作为深度学习中的重要分支,在处理图形数据上有着出色...
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...
GCN, GAT, GraphSAGE对比 1 2 3 4 5 6 1 gcn 增加深度会降低模型效果主要是因为过度平滑的问题。 现在解决这个问题的方法主要就是 skip-connection 的方法,其中包括你说的残差网络。这方面推荐你几篇论文: 1.DeepGCNs: Can GCNs Gobas Deep as CNNs? 这篇论文主要讨论了 GCN 的深度问题,文中才用了 Res...
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...
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。