进行一层GNN操作后得到的A的信息。 二层GNN就可以得到二阶邻居的信息,三层GNN就可以得到三阶邻居的信息。 包含了结构特征。 GCN图卷积神经网络 主要是聚合和GNN有所不同。 如果你认识的人很多,你的度就会很大,就被认识的人给评分了。防止某个人在社交网络影响过大。 GAT图注意力网络 自动学习节点之间互相的影响...
GNN:权重依靠认为设定或学习得到 GCN:依赖于图结构决定更新权重。H(l+1)=σ(^D−12^A^D−12H(l)W(l))H(l+1)=σ(D^−12A^D^−12H(l)W(l)) GAT:GAT是对于GCN在邻居权重分配问题上的改进。注意力通过Multi-head Attention 进行学习,相比于GCN的更新权重纯粹依赖于图结构更具有合理性。 --- ...
GCN 在半监督分类任务上的效果表现 我们再回过头来看 GCN 在 TSP 任务上的 Benchmark。TSP 是一个边分类任务。GCN 在没有加残差连接的情况下,随着层数增加表现是显著下降的。 ICLR 2020 有一篇论文探索了图神经网络无法做深的两个原因 (过拟合和过平滑) 并提出了一种简单有效的方法,随机地删除边 DropEDGE。过...
GCN的基本思想: 把一个节点在图中的高纬度邻接信息降维到一个低维的向量表示。 GCN的优点: 可以捕捉graph的全局信息,从而很好地表示node的特征。 GCN的缺点: Transductive learning直推式,需要把所有节点都参与训练才能得到node embedding,无法快速得到新node的embedding。 例如在现实生活中,对你影响最大就是亲朋好友,...
GAT的概念和动机 图注意力网络(Graph Attention Networks, GATs)基于一个核心理念:不是所有的邻居节点都对当前节点的更新有相同的贡献。这一理念背后的动机是,通过允许模型动态地关注对当前任务更重要的邻居节点,可以更有效地捕捉图中的复杂结构和关系。在传统的图卷积网络(GCN)中,节点更新是通过平均或求和邻居节点的...
这一理念背后的动机是,通过允许模型动态地关注对当前任务更重要的邻居节点,可以更有效地捕捉图中的复杂结构和关系。在传统的图卷积网络(GCN)中,节点更新是通过平均或求和邻居节点的特征来实现的,这种方法忽略了邻居节点之间的重要性差异。相比之下,GAT通过引入注意力机制,允许模型学习到每个邻居节点对当前节点的重要性...
与GCN相比,GAT学习的权重信息可以认为是边的权重,这个权重是自适应学习的,而GCN中的权重与两个节点各自度相关; 与GraphSAGE一样,GAT是一种归纳学习方法; GraphSAGE是通过邻居采样来减少节点个数,GAT如果可以学习到稀疏的权重系数,相当于也是一种采样; MPNN通用框架 ...
GCN的基本思想: 把一个节点在图中的高纬度邻接信息降维到一个低维的向量表示。 GCN的优点: 可以捕捉graph的全局信息,从而很好地表示node的特征。 GCN的缺点: Transductive learning 直推式,需要把所有节点都参与训练才能得到node embedding,无法快速得到新node的embedding。
【GNN图神经网络】入门到精通完整49讲!(GCN、GAT、PyG、GTN、HAN、SDGNN、HGNN、TGAT...)基础原理+源码复现,由浅入深通俗易懂!共计49条视频,包括:1. 图基本知识、2. 图基本知识代码、3. DeepWalk等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
此外,GCN是一口气把整个图都丢进去训练,但是来了一个新的节点就不免又要把整个图重新训一次。而GraphSAGE则是在增加了新的节点之后,来增量更新旧的节点,调整整张图的embedding表示。只是生成新节点embedding的过程,实施起来相比于GCN更加灵活方便了。 4. GAT (Graph Attention Network) ...