2. Graph neural network图神经网络 图神经网络是一类用于处理可以表示为图的数据的人工神经网络。在A Comprehensive Survey on Graph Neural Networkshttps://arxiv.org/pdf/1901.00596.pdf中提出了将图神经网络进一步地分为Recurrentgraph neural networks(RecGNNs)递归图神经网络、Convolutional graph neural networks (C...
与传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN)不同,图神经网络能够有效地处理不定长的图结构数据,并利用节点之间的关系来进行学习和推理。它能够捕捉到图的局部结构和全局拓扑特征,从而提取更丰富的特征表示,进而提升各种图分析任务的性能。 (1)聚合 GNN...
RNN (Recurrent Neural Networks)翻译为循环神经网络,RecGNNs(Recurrent Graph Neural Networks)翻译为递归图神经网络,虽然后者仅多了一个Graph单词,但是前后对于Recurrent 的翻译不一样。网上解释为:“递归神经网络分为结构递归神经网络和时间递归神经网络,结构递归神经网络是通常说的递归神经网络,而时间递归神经网络则称为...
根据卷积层叠的不同方法,基于空间的GCN可以进一步分为两类:recurrent-based和composition-based的空间GCN。recurrent-based的方法使用相同的图卷积层来更新隐藏表示,composition-based的方法使用不同的图卷积层来更新隐藏表示。下图说明了这种差异。 1.3 Comparison Between Spectral and Spatial Models 作为最早的图卷积网络,...
不过鉴于初代GNN与RNN结构上的相似性,一些文章中也喜欢把它称之为 Recurrent-based GNN,也有一些文章会把它归纳到 Recurrent-based GCN中。之后读者在了解 GCN后会理解为什么人们要如此命名。 GNN的局限 初代GNN,也就是基于循环结构的图神经网络的核心是不动点理论。它的核心观点是通过结点信息的传播使整张图达到收...
Graph Neural Networks 通过上面的描述,graph可以通过置换不变的邻接表表示,那么可以设计一个graph neural networks(GNN)来解决graph的预测任务。 The simplest GNN 从最简单的GNN开始,更新所有graph的属性(nodes(V),edges(E),global(U))作为新的embedding,但是不使用graph的connectivity。
(1)Recurrent Graph Neural Networks:GNN的先驱,其目的是学习具有循环神经结构的节点表示,RecGNN假设图中的一个节点不断地与它的邻居交换信息/消息,直到达到稳定的均衡。 (2)Convolutional Graph Neural Networks:ConvGNN将网格数据的卷积运算推广到Graph数据。主要思想:聚合节点 ...
他们提出的框架GraphRNA由两个主要组件组成:一种协作游走机制—AttriWalk,以及一种为随机游走量身定制的深度嵌入体系结构,称为图递归网络(graph recurrent networks ,GRN)。AttriWalk使我们能够将突出的深度网络嵌入模型-图卷积网络推向一...
In this paper, we develop a novel hierarchical variational model that introduces additional latent random variables to jointly model the hidden states of a graph recurrent neural network (GRNN) to capture both topology and node attribute changes in dynamic graphs. We argue that the use of high-...
Graph Neural Networks Graph Convolutional Networks Graph Recurrent Networks Graph Attention Networks 应用 开放资源 开源实现 论文列表和评测 图(Graph / Network)数据类型可以自然地表达物体和物体之间的联系,在我们的日常生活与工作中无处不在。例如:微信和新浪微博等构成了人与人之间的社交网络;互联网上成千上万...