Graph Sage 全称为:Graph Sample And AGGregate, 就是 图采样与聚合。 在图神经网络中,节点扮演着样本的角色。 从前文我们已经了解到:在传统深度学习中,样本是 IID 的,这使得 损失可以拆分为独立的样本贡献,可以采用小批量的优化算法来并行处理总的损失函数。 但是图的样本之间是有着关系的,早期的GCN等网络都是...
However, GCN is a transductive learning method, which is difficult to aggregate the new node. The available GCN-based methods fail to understand the global and contextual information of the graph. To address this deficiency, a novel semisupervised network based on graph sample and aggregate-...
AGGREGATE^{pool}k=\max(\left\{\sigma(\bm{W}{pool}h^k_{u_i}+b),\forall u_i \in N(v)\right\}) Pooling aggregator 先对目标顶点的邻接点表示向量进行一次非线性变换,之后进行一次pooling操作(maxpooling or meanpooling),将得到结果与目标顶点的表示向量拼接,最后再经过一次非线性变换得到目标顶点的...
该算法的核心步骤是:Sample 和 Aggregate sample : 采样,从内到外,选择固定个数的近邻,不够就重复采样 aggregate:聚合,从外到内 ,聚合被采样到的那些节点的embedding , 因为邻居节点也构成了一个embeding 序列,不光可以直接Sum求和,可以使用各种聚合方式,例如:max ,mean , lstm , transform 等。 注意: Graph ...
GraphSage(Graph SAmple and aggreGatE),很重要的两步就是Sample采样和Aggregate聚合,PinSage也是一样。 首先是Convolve部分,这部分相当于GraphSage算法的聚合阶段过程,伪代码如下: 输入是当下节点u的嵌入 ,然后得到它的邻居节点 ,然后主要对应伪码的1,2,3步: 聚合邻居。可以看到,所有的邻居节点特征 都经过一层dense层...
图采样与聚合(Graph Sample and Aggregate) MPNN很好地概括了空域卷积的过程,但定义在这个框架下的所有模型都有一个共同的缺陷:卷积操作针对的对象是整张图,也就意味着要将所有结点放入内存/显存中,才能进行卷积操作。但对实际场景中的大...
GraphSage(Graph SAmple and aggreGatE),很重要的两步就是Sample采样和Aggregate聚合,PinSage也是一样。 首先是Convolve部分,这部分相当于GraphSage算法的聚合阶段过程,伪代码如下: 输入是当下节点u的嵌入 ,然后得到它的邻居节点 ,然后主要对应伪码的1,2,3步: ...
4.GraphSAGE(Graph SAmple and aggreGatE) 论文来自:Inductive Representation Learning on Large Graphs Inductive learning v.s. Transductive learning 首先我们介绍一下什么是inductive learning. 与其他类型的数据不同,图数据中的每一个节点可以通过边的关系利用其他节点的信息,这样就产生了一个问题,如果训练集上的节点...
4.GraphSAGE(Graph SAmple and aggreGatE) 论文来自:Inductive Representation Learning on Large Graphs Inductive learning v.s. Transductive learning 首先我们介绍一下什么是inductive learning. 与其他类型的数据不同,图数据中的每一个节点可以通过边的关系利用其他节点的信息,这样就产生了一个问题,如果训练集上的节点...
Graph Sample and Aggregate (GraphSAGE) Graph Isomorphism Network (GIN) 2. GCN 3. GAT 4. GraphSAGE 5. GIN 比较一下GCN、GAT、GraphSAGE和GIN的形式,主要差别就在于如何聚合信息和如何传递信息。 08 Conclusion 本文只是简单介绍了一下GNN和GCN的一些变体,但图神...