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 Sage...
从该方法的名字我们也能看出,区别于传统的全图卷积,GraphSage利用采样(Sample)部分结点的方式进行学习。当然,即使不需要整张图同时卷积,GraphSage仍然需要聚合邻居结点的信息,即论文中定义的aggregate的操作。这种操作类似于MPNN中的消息传递过程。 具体地,GraphSage中的采样过程分为三步: 在图中随机采样若干个结点,结点数...
GraphSage[2]提出的动机之一就是解决这个问题。从该方法的名字我们也能看出,区别于传统的全图卷积,GraphSage利用采样(Sample)部分结点的方式进行学习。当然,即使不需要整张图同时卷积,GraphSage仍然需要聚合邻居结点的信息,即论文中定义的aggrega...
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 Sage 算法本质上是 采样生成一个个小的子...
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...
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: ...
MPNN网络模型 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规模图而言,整个图上的卷积操作并不现实。GraphSage[2]提出的动机...
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...
GraphSage[2]提出的动机之一就是解决这个问题。从该方法的名字我们也能看出,区别于传统的全图卷积,GraphSage利用采样(Sample)部分结点的方式进行学习。当然,即使不需要整张图同时卷积,GraphSage仍然需要聚合邻居结点的信息,即论文中定义的aggregate的操作。这种操作类似于MPNN中的消息传递过程。
Figure 1: Visual illustration of the GraphSAGE sample and aggregate approach 算法描述 GraphSAGE背后的核心思想是:学习如何从一个顶点的局部领域聚合信息。作者首先介绍了Embedding生成方法(即正向传播),即在假设GraphSAGE模型参数已经习得的情况下,如何未每个顶点生成embedding结果。然后介绍了如何利用标准的随机梯...