我们可以根据这个GCN的图看到,一个拥有C 个input channel的graph作为输入,经过中间的hidden layers,得到 F 个 output channel的输出。 图卷积网络主要可以由两个级别的作用变换组成: 注意本文讲的图都特指无向无权重的图。 graph level: 例如说通过引入一些形式的pooling 操作 (see, e.g.Duvenaud et al., NIPS ...
具体的,对于输入的图,一个graph attention layer如图9所示: 图9 其中采用了单层的前馈神经网络实现,计算过程如下(注意权重矩阵 对于所有的节点是共享的): 计算完attention之后,就可以得到某个节点聚合其邻居节点信息的新的表示,计算过程如下: 为了提高模型的拟合能力,还引入了多头的self-attention机制,即同时使用多个 ...
可以很容易的采用最简单的层级传导(layer-wise propagation)规则:f(H(l),A)=σ(AH(l)W(l))f(H^{(l)},A) = \sigma(AH^{(l)}W^{(l)})f(H(l),A)=σ(AH(l)W(l))我们直接将 AHAHAH 做矩阵相乘,然后再通过一个权重矩阵 W(l)W^{(l)}W(l)做线性变换,之后再经过非线性激活函数 σ(...
顾名思义:提取拓扑图上的空间特征,那么就把每个顶点相邻的neighbors找出来。 Learning Convolutional Neural Networks for Graphs ——ICML 2016 中为了能够对任意结构的图进行卷积操作,这篇文章提出了PATCHY-SAN (Select-Assemble-Normalize)的方法, 通过三个步骤构建卷积分片: 1.从图中选择一个固定长度的节点序列; 2...
可以很容易的采用最简单的层级传导(layer-wise propagation)规则: f(H(l),A)=σ(AH(l)W(l))f(H^{(l)},A) = \sigma(AH^{(l)}W^{(l)})f(H(l),A)=σ(AH(l)W(l)) 我们直接将 AHAHAH 做矩阵相乘,然后再通过一个权重矩阵 W(l)W^{(l)}W(l)做线性变换,之后再经过非线性激活函数 σ...
我们可以很容易的采用最简单的层级传导( layer-wise propagation )规则 我们直接将 做矩阵相乘,然后再通过一个权重矩阵 做线性变换,之后再经过非线性激活函数 , 比如说 ReLU,最后得到下一层的输入 。我们需要特别注意的是 做矩阵相乘,这代表了什么意思呢?
注:通常我们讨论的图都是简单图,没有自环,即 平均法 以前,有一句很有名的鸡汤 『你朋友圈的平均工资就是你的工资』。算是日常生活中的一个规律吧:利用社交网络(graph)中的关联信息(edge),我们可以得到其他的有效信息(node represent)。 如果...
layer)的embedding 这就好家伙了,上图中一些参数就可以generalize到一些unseen的点了,如下图 这种能力称之为inductive capability 早期迈向neural的过程借鉴了nlp的方法,如deepwalk[2]利用word2vec的方法,因为语料中词语出现的次数与在图上随机游走节点被访问到底的次数都服从幂律分布,采用随机游走进行采样出序列,然后按照...
GCN的层layer 汇聚相邻节点信息后,可以通过神经网络进一步处理,图中每一个矩形框代表NN网络, 且相同颜色的矩形框代表的网络的参数共享. 对于GCN来说,其层数是计算图中不同颜色 矩形框的个数. 对于一层的GCN, 每个节点接受其相邻节点信息; 对于二层GCN, 每个节点接受与其距离小于22的节点信息: 数学形式 对于第一...
更形式化地说,图卷积网络(GCN)是一个对图数据进行操作的神经网络。给定图 G = (V, E),GCN 的输入为: 一个输入维度为 N × F⁰ 的特征矩阵 X,其中 N 是图网络中的节点数而 F⁰ 是每个节点的输入特征数。 一个图结构的维度为 N × N 的矩阵表征,例如图 G 的邻接矩阵 A。