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和其他图卷积层(比如GCN、GAT)一样,都是重构特征的,当然这个特征可以是节点的特征也可以是边的特征。但是,比如GCN、GAT,它们有两个致命硬伤:一是,大规模图的训练实现困难。比如数据流经一个GCN层或者GAT层,就是一张图中的所有节点的邻接矩阵和所有节点的特征向量之间的矩阵乘。如果一张数百万节点的图,...
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 图样本和聚合(GraphSAGE)是一种用于处理大规模图形数据的方法,它通过采样固定数量的邻...
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...
图注意力网络(GAT) 2. 聚合特征信息Aggregate feature information from neighbors heads 3. 预测图上下文和标签Predict graph context and label using aggregated information 隐藏层 Softmax j GraphSAGE ( 图卷积层2 输入Input n 特征聚合 图卷积层1 K aggregator1 × H ′ STGNN 时空网络 N 5 1. 邻域采样Sa...
图神经网络综述:从Deepwalk到GraphSAGE,GCN,GAT 导读 本文是笔者初学Graph neural network时写下的综述,从graph embedding开始讲起,回顾了GE和GNN的历史和经典论文,并利用热传播模型分析了GNN的数学渊源。 1.graph embedding(GE)1.1.图中学习的分类 1.2.相似度度量方法2.Graph neural network2.1.Graph convolutional ...
GAT(着重考虑这部分的处理,把这部分移植到我们的模型中) 基本的图神经网络算法GCN, 使用采样和聚合构建的inductive learning框架GraphSAGE, 然而图结构数据常常含有...deepwalk,LINE,node2vec,SDNE等模型能够高效地得到每个节点的embedding。然而,这些方法无法有效适应动态图中新增节点的特性, 往往需要从头训练或至少局部...
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...
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。