在图神经网络(GNN)中,"over-smoothing" 和 "over-squashing" 是两种不同的问题,它们影响网络的性能和学习能力。 1. Over-Smoothing: 定义:Over-smoothing 是指随着图神经网络层数的增加,节点特征变得越来越相似,最终在高层次上收敛到一个相似或相同的状态。这导致不同节点之间的特征区分度降低,使得GNN难以捕捉到...
over-squashing网络不能太挤（具体表现：加深网络性能不变）此前，一部分学者认为，加深网络而性能没有提...
[4] U. Alon and E. Yahav, On the bottleneck of graph neural networks and its practical implications (2020). arXiv:2006.05205. Identified the over-squashing phenomenon in graph neural networks, which is similar to one observed in sequential recurrent models. [5] Y. Rong et al. DropEdge: ...
在论文“Understanding over-squashing and bottlenecks on graphs via curvature”中,Michael 等人证明了负图 Ricci 曲率会对图上的信息流产生瓶颈,从而导致 GNN 中的过压缩现象。离散 Ricci 曲率可以被应用于高阶结构(三角形和矩形),这在许多应用中都很重要。这种结构对于传统的图嵌入来说有些「过剩」,因为图是...
只用它初始化的参数,不做任何的参数更新就能够达到和正常训练后的dense GNNs同样甚至更好的效果。除此之外,和正常训练的GNNs相比,GNN子网络还能克服over-smoothing和over-squashing的问题。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.15335 论文首次展示...
在论文“Understanding over-squashing and bottlenecks on graphs via curvature”中,Michael 等人证明了负图 Ricci 曲率会对图上的信息流产生瓶颈,从而导致 GNN 中的过压缩现象。离散 Ricci 曲率可以被应用于高阶结构(三角形和矩形),这在许多应用中都很重要。这种结构对于传统的图嵌入来说有些「过剩」,因为图是异...
在论文“Understanding over-squashing and bottlenecks on graphs via curvature”中,Michael 等人证明了负图Ricci曲率会对图上的信息流产生瓶颈,从而导致GNN中的过压缩现象。离散Ricci曲率可以被应用于高阶结构(三角形和矩形),这在许多应用中都...
Oversquashing of geometric information with increased depth. Utility of higher order order spherical tensors over cartesian vectors. P.S. Are you new to Geometric GNNs, GDL, PyTorch Geometric, etc.? Want to understand how theory/equations connect to real code?
在论文“Understanding over-squashing and bottlenecks on graphs via curvature”中,Michael 等人证明了负图 Ricci 曲率会对图上的信息流产生瓶颈,从而导致 GNN 中的过压缩现象。离散 Ricci 曲率可以被应用于高阶结构(三角形和矩形),这在许多应用中都很重要。这种结构对于传统的图嵌入来说有些「过剩」,因为图是...
只用它初始化的参数,不做任何的参数更新就能够达到和正常训练后的dense GNNs同样甚至更好的效果。除此之外,和正常训练的GNNs相比,GNN子网络还能克服over-smoothing和over-squashing的问题。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.15335 论文首次展示了: 1)在不训练GNN模型参数情况下,从随机初始化的GNN模型中搜索一...