图神经网络(GNN)是一种深度学习的方法,特别擅长处理图结构的数据。通过一些特别的节点和边的策略,GNN能把图数据变成神经网络能训练的标准格式。在节点分类、边信息传播和图聚类这些任务中,GNN表现得都特别好。 相比于其他的图学习算法,GNN有着特别出色的学习能力,它擅长找到图...
4.药物设计:图神经网络还可以应用于药物设计领域,帮助预测药物与蛋白质之间的相互作用,从而加速药物研发过程。 GNN可以学习模拟涉及流体、刚性固体和可变形材料相互作用的各种具有挑战性的物理领域。用粒子表示物理系统的状态,这些粒子被表达为图中的节点,并通过学习的消息传递计算动态。 Paper:Learning to Simulate Comple...
GNN对属性向量优化的方法叫做消息传递机制。比如最原始的GNN是SUM求和传递机制;到后面发展成图卷积网络(GCN)就考虑到了节点的度,度越大,权重越小,使用了加权的SUM;再到后面发展为图注意力网络GAT,在消息传递过程中引入了注意力机制;目前的SOTA模型研究也都专注在了消息传递机制的研究。见下图所示。 三种不同的图神...
这也间接说明 和 的在之前的迭代过程中除了自身节点相同外,邻居节点也相同,而 GNN 的聚合过程中,AGGREGATE 和 COMBINE 函数都是不变的,即对于相同的输入会得到相同的输出,所以会一直保持一种迭代状态:,GNN 的 READOUT 函数对顺序不敏感,所以最终会得到 和 两图同构,与条件出现了矛盾。 3.GIN 由引理 1 可知,...
在正式开始前,先找准图神经网络GNN(Graph Neural Network)的位置。 图神经网络GNN是深度学习的一个分支。 深度学习的四个分支对应了四种常见的数据格式,前馈神经网络FNN处理表格数据,表格数据可以是特征向量,卷积神经网络CNN处理图像数据,循环神经网络RNN处理时序数据,图神经网络GNN处理图数据。
1.3 GNN和传统NN的区别 首先,标准的神经网络比如CNN和RNN不能够适当地处理图结构输入,因为它们都需要节点的特征按照一定的顺序进行排列,但是,对于图结构而言,并没有天然的顺序而言,如果使用顺序来完整地表达图的话,那么就需要将图分解成所有可能的序列,然后对序列进行建模,显然,这种方式非常的冗余以及计算量非常大,与...
2.ID-GNN 论文:Identity-aware Graph Neural Networks 身份识别图神经网络 模型简介:本文提出身份识别图神经网络ID-GNN,通过在消息传递中感知节点身份,提高了相对1-WL测试的表达能力,可以解决现有GNN的局限。 3.CLIP 论文:COLORING GRAPH NEURAL NETWORKS FOR NODE DISAMBIGUATION ...
GNN的不断发展，研究者们逐渐揭示出其在处理不同类型图数据时的巨大差异；尤其是在同构图以及异构图之间的应用差异。简单来说GNN的同构以及异构就像两种不同的语言；每种都能帮助我们理解以及处理图数据中的复杂关系，但它们所适应的环境以及方法却大不相同。同构图，这一术语对于图神经网络地工作原理至关重要。想象...
GNN与CNN有以下两个方面上的区别: 1、形式和使用场景上的区别 CNN用来处理传统的图像数据,而GNN模仿了CNN,希望能够处理CNN处理不了的结构化数据。 具体地说:CNN用一个可学习的卷积核提取每个卷积滑窗内的特征,也就是说在每个卷积滑窗内加权求和每个像素特征得到一个特定的值。而GNN由于每个节点的邻居数量不一样...
近些年来使用建模分析图结构的研究越来越受到关注,其中基于深度学习的图建模方法的图神经网络(Graph Neural Network, GNN),因其出色的性能成为学术界的研究热点之一。 导读:在真实世界中,很多数据往往以图的形式出现,例如社交网络、电商购物、蛋白质相互作用关系等,过去几年基于神经网络的图数据分析与挖掘方式因其出色的...