图(Graph)是包含节点和顶点的数据结构。 各个节点之间的关系由顶点定义。 如果在节点中指定了方向,则该图被称为有向图,否则,该图是无向图。 使用图表的一个很好的例子是对社交网络中不同人之间的联系进行建模。 2、图神经网络 图神经网络(GNN:Graph Neural Network)是一类特殊的神经网络,能够处理以图形形式表示...
更准确地说,只要能表示成GNN兼容的图数据结构就能用GNN处理。 今天的文章来自distill发布的一篇博文:A Gentle Introduction to Graph Neural Networks。 网址:https://distill.pub/2021/gnn-intro/B站沐神视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1iT4y1d7zP/?spm_id_from=333.999.0.0 这篇文章写的非常好,...
在A Comprehensive Survey on Graph Neural Networkshttps://arxiv.org/pdf/1901.00596.pdf中提出了将图神经网络进一步地分为Recurrentgraph neural networks(RecGNNs)递归图神经网络、Convolutional graph neural networks (ConvGNNs)卷积图神经网络、Graph autoencoders (GAEs)图自动编码器和 Spatial-temporal graph neural...
循环图神经网络(Gated Graph Neural Network,GGNN)。循环神经网络(RNN)用于建模序列信息,如文本、用户历史记录和音视频。长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是RNN的两种常见形式。GGNN模型基于GRU,针对输出状态序列的任务,而GCN和GAT模型以静态图为输入。GGNN以时间演化图为输入,通过遗忘门和更新门等结构捕捉图...
图神经网络(Graph Neural Network,简称GNN)是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。它通过学习节点之间的关系和图的拓扑结构来进行节点分类、图分类和链接预测等任务。原理基于消息传递和节点更新的思想,每个节点将周围节点的信息进行聚合和传递,以更新自身的表征向量。具体来说,图神经网络通过定义节点聚合函数和更新函数...
Fixed Point Theorem),假设 transition function 是压缩映射函数 (contraction map),从而保证节点的状态向量 x最终收敛到一个不动点。为了确保 transition function f是一个压缩映射,GNN 在 f 对 x 的偏导数矩阵中加上了惩罚项。最后再通过梯度下降学习模型的参数 3.参考文献 The graph neural network model ...
循环图神经网络(Gated Graph Neural Network,GGNN)。循环神经网络(RNN)用于建模序列信息,如文本、用户历史记录和音视频。长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是RNN的两种常见形式。GGNN模型基于GRU,针对输出状态序列的任务,而GCN和GAT模型以静态图为输入。GGNN以时间演化图为输入,通过遗忘门和更新门等结构捕捉图...
图神经网络(Graph Neural Network) 首先要澄清一点,除非特别指明,本文中所提到的图均指图论中的图(Graph)。它是一种由若干个结点(Node)及连接两个结点的边(Edge)所构成的图形,用于刻画不同结点之间的关系。下面是一个生动的例子,图片来自论文[7]:
【导读】Graph Neural Network(GNN)由于具有分析图结构数据的能力而受到了广泛的关注。本文对Graph Neural Network进行了简要介绍。它涵盖了一些图论,以便于理解图和分析图时遇到的问题。然后介绍了不同形式的Graph神经网络及其原理。它还涵盖了GNN可以做什么以及GNN的一些应用。