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...
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...
后面我们会看到,这三类任务可以用一个统一的GNN网络解决。 GNN所面对的挑战 前面对于节点,边,图的属性预测GNN都能处理,但对于节点之间的连接性预测却是一种挑战,前面说过用邻接矩阵来表示连接性,当节点数增加,矩阵会变得非常稀疏,内存利用率很低, 例如,下图,仅有四个节点的随机组合对应的邻接矩阵就非常庞大了。 ...
图神经网络GNN(Graph Neural Networks)也在很多领域表现优异。推荐系统主要的挑战是从历史交互和边信息中学习有效的用户和物品表示,由于很多信息具有图结构的特点,而且图神经网络擅长表示学习,所以很多工作将图神经网络应用到推荐系统中。 本文全面回顾了图神经网络在推荐系统中的相关工作,同时,对图神经网络在推进系统中...
于是,作者提出了一个理论框架用于分析 GNN 及相关变体的表达能力和区分不同图结构的表现力。该框架的灵感来源于 Weifeiler-Lehman 图同构测试(以下简称 WL-test),WL-test 非常强大,其可用于区分各种图结构。与 GNN 类似,WL-test 可以通过聚合邻居节点的特征向量来迭代给定的特征向量,但目前的 GNN 的表达能力都不...
1.Ordered GNN: Ordering Message Passing to Deal with Heterophily and Over-smoothing 通过消息传递的顺序处理异质性和过平滑问题 简述:论文提出了一种有向图神经网络(Ordered GNN),用于解决异质性和过平滑问题。传统的图神经网络中,消息传递是随机的,可能导致节点表示变得难以区分,无法有效地学习远离的节点之间的...
Petar Veličković：我找到了最「自然」的 GNN 讲解方式 分子是图，交通地图是图，社交网络也是图。 Petar 首先介绍了现实世界中的图、图神经网络的实际应用，以及 GNN 的相关库和数据集等。 紧接着他展示了该讲座的主要内容： 基于基本原理推导 GNN； 介绍 GNN 的多个独立研究变体； 回顾：类 GNN 模型在 ...
GNN 可以用于 positional graph 和 nonpositional graph。nonpositional graph 是指节点的邻居节点是没有顺序关系的，即可以随意排列，这种 graph 比较常见。 而 positional graph 是指对于一个节点 n，需要为其所有邻居指定一个独一无二的整数位置，位置用 injective function 计算，如下公式所示：可以理解为 non...
gnn是什么梗? GNN原本是图神经网张的缩写,但是却由于一个事件,让大家当做狗男女的意思。2016年,王宝强离婚事件一直处于新闻头条,随之流行的还有三个字母“GNN”。 GNN的出处 2016年8月16日晚,陈翔在微博发布了一条微博,配文只有三个大写英文字母“GNN”。