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...
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 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...
通过将深度学习与图结构结合,GNN 系列方法(如 GCN、GAT、GraphSAGE 等)能够在保持节点局部关系的同时,灵活地结合节点特征和图的全局结构信息,这使得它们在复杂网络数据的分析和处理上表现尤为突出。然而,如何有效地避免过度平滑、提升模型的鲁棒性、以及应对实际应用中图数据的动态变化(如社交网络中用户关系的不断变更...
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。
def train(args, Dtr, Val, adj, path, model_type): if model_type == "gcn": adj = normalize_adj(adj) model = GCN(args).to(device) elif model_type == "sage": model = GraphSAGE(args).to(device) elif model_type == "gat": model = GAT(args).to(device) else: raise ValueError(...
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) ...
GNN图神经网络实战解析:GCN、GAT、PyG、GTN、DySAT、Graph 小生博学多才 编辑于 2024年09月18日 11:37 GNN图神经网络实战解析 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发
GCN通过卷积操作实现邻居节点聚合,分为谱域和空间域两类。GAT引入注意力机制处理图数据,为每个节点分配不同权重。GGNN基于RNN处理图结构数据,针对时间演化图。SDNE应用自编码器学习节点表示,考虑节点间的相似性。 尽管存在挑战,但随着研究和探索的深入,相信未来会有更多解决方案出现。
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 ...