它会把图形数据转换成适合处理的形式,这样模型就能更好地处理图形数据,从而提高图卷积神经网络的性能。这样的网络能够更好地捕捉到图形数据的空间信息,让模型更加聪明,更能够适应新的情况。 图1就是展示了这个处理流程。这个模型在很多领域都有很大的用处,比如地理信息系统、社交...
模型简介:本文建立不同GNN传播机制与统一优化问题的联系,在该框架下发现现有GNN使用朴素图核,并提出考虑可调节图核的目标函数,证明提出模型收敛性及表达能力,实验表明还可以减轻过度平滑。 5.Geom-GCN 论文:GEOM-GCN: GEOMETRIC GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 几何图卷积网络 模型简介:本文从网络几何角度提出新的图卷积...
孟奇奎 BY Costas Mavromatis University of Minnesota , George Karypis University of Minnesota 在大语言模型出现之前,我们构建了很多的支持图谱来支持信息检索、推荐、问答,如何把知识图谱与LLM结合起来,…
由于Transformer强大的性能,Transformer模型及其变体已经被广泛应用于各种自然语言处理任务,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。 Transformer模型及其变体注意力机制:注意力机制是一种允许模型在处理信息时专注于关键部分,忽略不相关信息,从而提高处理效率和准确性的机制。它模仿了人类视觉处理信息时选择性关注的特点。 注意力...
通过与 Weisfeiler-Lehman 算法的类比,我们可以理解即使是具有随机权重的未经训练的 GCN 模型也可以看做是图中节点的强大特征提取器。 四、后话 即使GCN、GraphSAGE、GAT和Weifeiler-Leman算法如此之像,但正如我们分析的那样,他们都做了一些近似,将近似为单层感知机会导致一部分的精度损失,因为单层感知机不是单射函数...
GNN只将边作为一种传播手段,但并未区分不同边的功能。虽然我们可以在特征构造阶段()为不同类型的边赋予不同的特征,但相比于其他输入,边对结点隐藏状态的影响实在有限。并且GNN没有为边设置独立的可学习参数,也就意味着无法通过模型学习到边的某些特性。
本节从消息传递机制出发,介绍图神经网络模型的聚合和更新操作,分类介绍图卷积神经网络、图注意力网络、循环图神经网络和自编码器图神经网络,分析其在大规模数据训练中的挑战,并总结挑战。 2.1 消息传递机制 基于神经网络的消息传递机制描述了节点特征在网络中进行传播的过程, 传播结果最终会通过神经网络操作迭代地更新在...
图神经网络大模型 图神经网络gnn 前言 过去的十多年中,神经网络在图像和文本等结构化数据中已经表现的十分出色。CNN,RNN,自编码器(Autoencoders)等很多流行的模型在以矩阵或向量作为输入的结构形式数据上都能很好地工作,我称这些结构化的数据为表格数据。而这些模型在非结构化数据上的表现怎样呢?比如最近大家在研究...
空间GNN(Spatial GNN):基于邻居聚合的图模型称为空间GNN,例如GCN、GAT等等。大部分的空间GNN都可以用消息传递实现,消息传递包括消息的发送和消息的接受。 基于消息传递的图神经网络的通用公式: 2.3 消息传递demo例子 2.4 GAT参数解释 其中: 在send 函数中完成 LeakyReLU部分的计算; 在recv 函数中,对接受到的 logits...
这节我们主要对图模型的可拓展性进行一些总结。参照剑桥大学在读博士生 Chaitanya K. Joshi的总结相关工作可以归纳为数据预处理、高效的模型架构、新的学习范式以及硬件加速四个方面(如下图所示)。 其中数据预处理一般是通过对原始数据进行采样或者简化的方式实现大规模图数据的计算(下面我们会再进一步展开)。新的架构...