FedGNN的完整算法流程见下述Algorithm1,其中有两个隐私保护模块:其一是隐私保护模型更新(Algorithm1的9-11行),用来保护梯度信息;其二是隐私保护user-item图扩充模块(Algorithm1中第15行),用来对user和item的高阶交互进行建模。 图16 FedGNN伪代码 3.2.3 隐私保护模型更新 embedding梯度和模型梯度(GNN+rating predictor...
总结:Cluster-GCN通过节点聚类提高利用率;RWT逐层扩张子图;GraphSAINT减小估计偏差与方差;SHADOW-GNN增强模型可拓展性,缓解过度平滑问题。 图5 基于子图的采样算法 Zeng等人在5个数据集上(表4)比较了4种采样算法在节点分类任务上的准确性性能对比结果如表 5所示,基于子图的采样算法在不同数据集上表现更好,micro E1...
对于GNN模型,我们采用的对比模型叫做Weisfeiler-Leman,其常被用做图同构测试(Graph Isomorphism Test),图同构测试即给定两个图,返回他们的拓扑结构是否相同。 图同构问题是一个非常难的问题,目前为止还没有多项式算法能够解决它,而Weisfeiler-Leman算法是一个多项式算法在大多数case上能够奏效,所以在这里我们用它来衡量GN...
因此,现有的对GNN表达能力的研究主要都是从图特征增强、图拓扑增强和GNN架构增强这三个方面进行探索。 为了帮助同学们设计更有效的GNN模型,快速找到自己的论文idea,学姐这次整理了这3大类(包括8个细分小类)GNN性能提升方法,每个方法涉及到的算法模型、论文原文以及代码都放上了,需要的同学看这里↓ 关注“学姐带你玩A...
现有一些用于加速GNN的算法,基本思路是使用mini-batch来计算,用min-batch的梯度估计full-batch的梯度,通过多次迭代达到基本一致的效果。 根据使用的方法不同,大致分为以下三类: Neighbor sampling Layer-wise sampling Subgraph sampling 1.Neighbor sampling
图神经网络(GNN)是一种用于图结构数据的神经网络模型,结合图计算和神经网络优势,捕捉图结构并抽象节点特征。图计算模型擅长捕捉拓扑结构,但无法处理高维特征。典型神经网络适用于欧氏空间数据,如卷积神经网络处理网格数据,循环神经网络处理序列信息。针对非欧氏空间复杂图数据,建模过程需要新处理机制。目前受欢迎的消息传播...
在GNN中,数据关联算法是指用于建模和学习图结构数据中节点之间关联的方法。以下将详细介绍GNN中的数据关联算法,包括算法的基本原理、应用场景以及在实际问题中的使用。 1. GNN 1.1 图由节点(或顶点)和边组成,节点表示实体,边表示节点之间的关系。图结构是一种灵活的数据表示方式,可以用于描述复杂的关系和连接。 1.2...
强推!小白都能一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!多亏了这个课程,看不懂你打我共计99条视频,包括:1.机器学习和深度学习的区别、2.深度学习介绍2、3.02_深度学习介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
两种情况都由GNN模型中的多次传播引起,极端情况下的过平滑也会出现过相关的问题。 文章所提出的DeCorr目的在于解决深层GNN中的过相关问题,下面具体来看所提出的方法细节。 二、算法细节 方法1:显式特征维数去相关:最小化表示中维数之间相关性。为简单起见,文章采用协方差替代皮尔逊相关系数。给定一组特征维度,我们的...
▲图1 通用算法学习器 如图1 所示,通用神经算法学习器是个具有一组权重的单处理器 GNN ,能够在一个共享的隐空间 中解决多个算法任务(每个任务都通过简单的编码器 和解码器 连接到 P 上)。其中,处理器的网络能够进行排序(顶部)、最短路径查找(中间)和凸包查找(底部)。