频域: 对图片进行傅里叶变换后,再进行卷积。 3. GraphSAGE 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n...
针对这一痛点,本文作者在 GCN 的基础上提出了 GraphSAGE 算法(SAmple and aggreGatE)用于归纳学习节点的 Embedding 向量,其不仅将 GCN 扩展到无监督的归纳学习任务中,还泛化了 GCN 的聚合函数。 与GCN 直接学习某个节点的 Embedding 向量不同的是,GraphSAGE「是利用一组聚合函数进行学习」。这些聚合函数可以从节点的...
3. GraphSAGE 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...
这个图说的明明白白,所以我们发现,GCN的这一步,跟GraphSAGE是一样的思想,都是把邻居的特征做一个聚合(aggregation)。 所以,都是一个词——Aggregate!Aggregate就完事儿了。 这也是为什么GraphSAGE的作者说,他们的mean-aggregator跟GCN十分类似。在GCN中,是直接把邻居的特征进行求和,而实际不是A跟H相乘,而是A帽子,A...
Hi,大家好,我是半亩花海。本文介绍了图神经网络(GNN)中的一种重要算法——GraphSAGE,其通过采样邻居节点和聚合信息,能够高效地处理大规模图数据,并通过一个完整的代码示例(包括数据预处理、模型定义、训练过程、验证与测试以及结果可视化)展示了如何在 Cora 数据集上实现节点分类任务。
GraphSAGE是一个inductive框架,在具体实现中,训练时它仅仅保留训练样本到训练样本的边。inductive learning 的优点是可以利用已知节点的信息为未知节点生成Embedding. GraphSAGE 取自 Graph SAmple and aggreGatE, SAmple指如何对邻居个数进行采样。aggreGatE指拿到邻居的embedding之...
首先,针对全局采样耗内存的问题,GraphSAGE在训练阶段的信息传播只在由训练节点构成的图中进行,并且对邻居进行了采样,采样方式将GCN的全图采样优化到部分以节点为中心的邻居抽样,这使得大规模图数据的分布式训练成为可能,并且使得网络可以学习没有见过的节点。这样一来,不再是学习每个节点的表示,而是学习一系列聚合函数,...
https://easyai.tech/blog/gnn-deepwalk-graphsage/ 参考这篇文章 给定一个部分标记的 graph G,目标是利用这些标记的节点来预测未标记的节点的标签。它学习用包含邻域信息的 d 维向量 h_v 表示每个节点。即: 其中x_co[v] 表示与 v 相连的边的特征,h_ne[v] 表示 v 相邻节点的嵌入,x_ne[v] 表示v 相...
GraphSAGE与PinSAGE的核心差异及特点如下：GraphSAGE与GCN的关键差异： 学习方式：GCN是”直推式”，全图计算，一次更新所有节点；而GraphSAGE是”归纳式”，通过采样邻居节点进行批训练。 适用场景：GCN适合全局信息捕捉，但计算量随着节点数增加而增加，不直接适用于超大图；GraphSAGE适用...
GraphSAGE是Graph SAmple and aggreGatE的缩写,其运行流程如上图所示,可以分为三个步骤: 对图中每个节点的邻居节点进行随机采样,降低计算复杂度(图中一跳邻居采样数=3,二跳邻居采样数=5) 根据聚合函数聚合邻居节点蕴含的信息,生成目标节点emebedding,先聚合2跳邻居特征,生成一跳邻居embedding,再聚合一跳邻居embedding...