GNN model的特征嵌入能力,其实可以理解为,不存在任何拓扑结构信息的情况下,GNN model对于node/edge/graph features的representation能力,是否能够使得node/edge/graph features 不相同的两张graph 产生不同的representation或者对于 node/edge/graph features不同的两张graph产生相似的representation; 实际上,这里已经脱离了gra...
Network Representations with Adversarially Regularized Autoencoders (NetRA) Deep Neural Networks for Graph Representations (DNGR) Structural Deep Network Embedding (SDNE) Deep Recursive Network Embedding (DRNE) DNGR和SDNE学习仅给出拓扑结构的节点嵌入,而GAE、ARGA、NetRA、DRNE用于学习当拓扑信息和节点内容特...
因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network, GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network, GCN), 期望通过本文带给读者一些灵感与启示。 本文的提纲与叙述要点主要参考了2篇图神经网络的Survey,分别是来自IEEE Fellow的A Comp...
其中,⊕是聚合函数,𝜙是更新函数,𝒉𝒍-1𝒆𝒖,𝒗是第(𝑙-1)层的边(𝑢,𝑣)的隐藏嵌入。 GNN 训练方法。为了训练一个 GNN 模型,一个基本的解决方案是在单个 epoch 中更新一次模型参数,这种训练方法称为全图 GNN 训练。然而,全图 GNN 训练是内存密集型的 [108],因为它需要访问整个训练图并且不...
Gated Graph Neural Network (GGNN)# 采用门控递归单元(GRU)作为递归函数,将递归减少到固定的步数。其优点是,它不再需要约束参数来确保收敛。 隐藏状态更新函数: GGNN采用bp -propagation through time (BPTT)算法来学习模型参数。对于大型图来说,这可能是一个问题,因为GGNN需要在所有节点上多次运行循环函数,需要将...
因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network, GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network, GCN), 期望通过本文带给读者一些灵感与启示。 本文的提纲与叙述要点主要参考了3篇图神经网络的Survey,分别是来自IEEE Fellow的A Comp...
另一篇:【阅读】A Comprehensive Survey on Distributed Training of Graph Neural Networks 文中,涉及到公式部分的翻译不准确,请看对应原文。 摘要 图神经网络(GNNs)是一种在图上学习的深度学习模型,并已成功应用于许多领域。尽管 GNN 有效,但GNN 有效地扩展到大型图仍然具有挑战性。作为一种补救措施,分布式计算成为...
Gated Graph Neural Network (GGNN) 采用门控递归单元(GRU)作为递归函数,将递归减少到固定的步数。其优点是,它不再需要约束参数来确保收敛。 隐藏状态更新函数: GGNN采用bp -propagation through time (BPTT)算法来学习模型参数。对于大型图来说,这可能是一个问题,因为GGNN需要在所有节点上多次运行循环函数,需要将所...
本篇文章是对论文“Wu Z , Pan S , Chen F , et al. A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks[J]. 2019.“”的翻译与笔记论文地址:https:///abs/1901.00596目录一、什么是图神经网络二、有哪些图神经网络三、图神经网络的应用 一 什么是图神经网络?在过去的几年中,神经网络的成功推动了模式识别...
As well as the technological survey, we look at issues behind and future directions addressed in text classification using graph neural networks. We also cover datasets, evaluation metrics, and experiment design and present a summary of published performance on the publicly available benchmarks. Note...