GNN,是一个对图上所以的属性,包括顶点、边、全局的上下文,进行的一个可以优化的变换,这个变换,是能够保持住图的对称信息的(对称信息:我把这些顶点进行另外一个排序之后,整个结果是不会变的)。 接下来使用一个叫做“message passing neural network”信息传递的神经网络框架。 GNN的输入是一个图,输出也是一个图,也...
三个论文的 Combination Function 对比 1. Every Document Owns Its Structure: Inductive Text Classification via Graph Neural Networks 组合函数使用门控单元,由于我们的目标是将邻居信息和节点本身信息组合起来,因此通过重置门、更新门控制邻居信息在节点更新过程中的贡献度是多大。 2. Message Passing Attention Networ...
Wang J, Feng S, Lyu G, et al. SURER: Structure-Adaptive Unified Graph Neural Network for Multi-View Clustering[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2024, 38(14): 15520-15527. 摘要翻译 深度多视图图聚类(Deep Multi-view Graph Clustering,DMGC)旨在利用从多视图数...
论文阅读 Streaming Graph Neural Networks 4 Streaming Graph Neural Networks link:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3397271.3401092 Abstract 本文提出了一种新的动态图神经网络模型DGNN,它可以随着图的演化对动态信息进行建模。特别是,该框架可以通过捕获: 1、边的序列信息, 2、边之间的时间间隔, 3、信息传播耦合...
论文:http://t.cn/Ai9I8OPE; 代码:http://t.cn/Ai9I8OPn; NeurIPS 2019 1、GNN Explainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks 作者:Zhitao Ying, Dylan Bourgeois, Jiaxuan You, Marinka Zitnik, Jure Leskovec...
论文信息 论文标题:How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks论文作者:Jiarui Feng, Yixin Chen, Fuhai Li, Anindya Sarkar, Muhan Zhang论文来源:NeurIPS
论文《Text Level Graph Neural Network for Text Classification》,作者Lianzhe Huang(MOE Key Lab of Computational Linguistics, Peking University, Beijing, 100871, China),经典的GNN论文(Text-Level-GNN)。 2. 摘要 最近,由于GNN在处理复杂结构和保留全局信息方面表现出色,因此研究探索了文本分类的图神经网络(GNN...
这篇论文是第一个提出Graph Neural Network模型的论文,它将神经网络使用在图结构数据上,并细述了神经网络模型了结构组成、计算方法、优化算法...
图神经网络论文学习笔记-Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications,2018年的一篇图神经网络的概述,从图的类型、图的类型、传播类型、训练类型进行GNN变体的分类,同时介绍了几个统一的框架以及描述了GNN的应用场景和提出了四个问题解决方案
3.2GAT解决路径规划论文案例 (Kool et al.,2018)中提出了一种类似GAT的基于注意力机制的模型来解决不同的路径规划问题,包括TSP, VRP, OP等问题。本文主要是通过将路径规划问题(例如TSP)构造为基于图的问题,在TSP中 的每个顾客点位的位置以及其它信息作节点的特征。经由基于注意力机制的编码-解码器,得出路径结果即...