在 Section.5 我们研究了当下流行的 GNN variants 并且发现它们的聚合方式都本质上不满足 injective 的特性,因此其模型的表征能力都不太强,但这些模型也可以捕获到 Graph 的其他的有趣的属性。 4 BUILDING POWERFUL GRAPH NEURAL NETWORKS 首先我们给出了 GNN 模型的最大表征能力,即具备单射性的聚合策略。理想情况...
本文的主要结果如下: ①本文显示GNN在识别图结构方面,WL测试是能达到的性能的上限; ②阐述了GNN达到WL测试的性能时在邻域聚合和readout函数方面应该满足的条件; ③识别出一些GNN变种(比如GCN、GraphSAGE等)不能识别的图结构; ④开发了一种全新的GNN变种,即图同构网络(Graph Isomorphism Network, GIN),其鉴别能力与...
论文标题:How Powerful are Graph Neural Networks论文作者:Keyulu Xu, Weihua Hu, J. Leskovec, S. Jegelka论文来源:2019, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 IntroductionGNN 目前主流的做法是递归迭代聚合一阶邻域表征来更新节点表征,如 GCN 和 GraphSAGE,但这些方法大多是经验主义,缺乏理论去理解 GNN ...
HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? 这篇文章一个重要的概念是 Weisfeiler-Lehman test 图同构测试,意思就是说,用这个叫做 weisfeiler_lehman 的算法,可以判断两个graph的结构是否相同。 看了一下,scikit-network有现成的实现可以直观地感受一下 Graph isomorphismscikit-network.readthedocs.io/en/latest/tutor...
④开发了一种全新的GNN变种,即图同构网络(Graph Isomorphism Network, GIN),其鉴别能力与WL测试相当。 二、预备知识 图神经网络 使用 表示一个图, 中节点 的特征向量为 。本文主要关注图分类任务。 GNN利用图的结构与节点特征来学习图中节点的特征向量
GIN公式原理与GNN主要涉及到图神经网络(Graph Neural Network, GNN)的理论基础。下面简要解释GIN公式原理和GNN的含义。 GIN公式原理是指一种图神经网络的模型,其核心思想是将图结构数据转化为频域信号,再通过傅里叶变换等手段,研究图节点之间的内在联系。这种模型基于频域的数学原理,通过谱方法定义图结构,其中G=(V,...
4.2 Graph Isomorphism Network (GIN) 图同构网络(GIN)是一个简单的图神经网络,期望达到Weisfeiler-Lehman图同构测试的能力。基于 PGL重现了 GIN 模型。 超参数 data_path:数据集的根路径 dataset_name:数据集的名称 fold_idx:拆分的数据集折叠。这里我们使用10折交叉验证 train_eps:是否参数是可学习的。 parser....
1.1 WL Graph Kernel -> GIN 1.2 基于图同构网络(GIN)的图表征网络的实现 图表征模块运行流程 1.3 The power of pooling 1.4 dgl中的GINConv层 二、Expressive of Power GNNs 1.Motivation 2.大致内容 3.背景:Weisfeiler-Lehman Test (WL Test)
图同构网络(Graph Isomorphism Network ,GIN)模型,同时也介绍了多重集与单射的概念,以及在DGL中的具体实现。 1 了解图同构网络模型(GIN) 图同构网络(Graph Isomorphism Network ,GIN)模型源于一篇原理性论文《How Powerful are Graph Neural Networks?》(arXiv:1810.00826,2018)。该论文分析了图神经网络中一些主流做...
4.2 Graph Isomorphism Network (GIN) 5.总结 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 0. PGL图学习之图神经网络GraphSAGE、GIN图采样算法[系列七] 相关项目参考:更多资料见主页 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio...