在笔者阅读的相关文献中,笔者发现多数的研究会把边特征和关系特征融合到attention机制里,以此来获取对复杂关系的关注与学习。 在这里插入图片描述 因此,从上面的PPT可以看出,实际上Graph Transformer的算法优化类似于Transformer的优化【如何设计更好,更有效的PE编码】/GNN的优化【如何假定更好的图,考虑异构性,考虑边...
比如下面两篇论文:【Self-Supervised Graph Transformer on Large-Scale Molecular Data (NeurIPS 2020)】和【GraphTrans:Representing Long-Range Context for Graph Neural Networks with Global Attention (NeurIPS 2021)】 在GNN中,我们通过...
图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)是一种用于处理图结构数据的神经网络模型。它是由Velickovic等人在2018年提出的,通过注意力机制来对图中的节点进行信息聚合和表示学习。 在传统的图神经网络中,通常使用固定的聚合函数(例如求和或平均)来对节点的邻居进行信息聚合。然而,这种简单的聚合方式无法充分考虑节点之间...
比如下面两篇论文:【Self-Supervised Graph Transformer on Large-Scale Molecular Data (NeurIPS 2020)】和【GraphTrans:Representing Long-Range Context for Graph Neural Networks with Global Attention (NeurIPS 2021)】 在GNN中,我们通过message passing (节点信息传播)可以捕获到图中的局部结构信息(local);而在Tra...
Graph Attention Network (GAT)图注意力网络 图注意网络(GAT)(ICLR 2017,Graph attention networks)假设相邻节点对中心节点的贡献既不像GraphSage一样相同,也不像GCN那样预先确定(这种差异如图4所示)。GAT在聚合节点的邻居信息的时候使用注意力机制确定每个邻居节点对中心节点的重要性,也就是权重。定义图卷积操作如下: ...
attention 计算机制高效,为每个节点和其每个邻近节点计算attention 可以并行进行 能够按照规则指定neighbor 不同的权重,不受邻居数目的影响 可直接应用到归纳推理问题中 2. 模型 2.1. feature 处理 通过线性变换生成新的更强的 feature 输入:node feature的集合 ...
GNN根据传播方式也可以分为以下几类:图卷积神经网络GCN(Graph Convolution Networks)、基于注意力更新的图网络GAT(Graph Attention Networks)、基于门控的图网络(Gate Updater)、具有跳边的图网络(skip connection)。下文对这几种图神经网络进行概述。 GCN
[KDD 2020] Gpt-gnn: Generative pre-training of graph neural networks. [pdf] [code] [arXiv 2020.01] Graph-bert: Only attention is needed for learning graph representations. [pdf] [code] [ICLR 2019] Deep graph infomax. [pdf] [code] [arXiv 2016.11] Variational graph auto-encoders. ...
GAT:Graph Attention Networks【代码】 基于深度学习的图表示核心思想是对邻居节点进行聚合,如下图所示,左边是原始图网络,右图是模型的基本思想,对每个节点的邻居进行聚合,其中黑箱子可以利用不同的神经网络,此处为3层,Layer0可以输入节点特征,Layer K聚合上一层的邻居信息。基础的模型为: ...
GAT[2018] : Graph Attention Networks 该模型结合了注意力机制,可以动态计算节点之间的相关性,并且该模型可以直推式学习,也可以归纳式学习,是非谱图卷积领域里state-of-the-art的方法,在很多公开数据集取得了非常好的效果。 图2.6 注意力机制与multi-head注意力机制 ...