graphsage模型公式graphsage模型公式 GraphSAGE(Graph Sample and Aggregated)是一种用于图神经网络的模型,用于学习节点的表示。其公式如下所示: 1. 第一步是对邻居节点进行采样: \(N(v)\) 表示节点 \(v\) 的邻居节点集合,\(S(v)\) 表示从 \(N(v)\) 中采样的节点集合,\(S(v)\) 的大小为 \(s\)。
相较于GCN,GrapSAGE的推导过程比GCN要简单不少,推导GCN时我们是从图信号的原理一步步走到图卷积上去,有兴趣的可以去翻看我之前的文章:图卷积神经网络(Graph Convolutional Network) 公式推导与代码实现 作为一个工程上应用得比较多的模型,GraphSAGE的代码却是非常得复杂,从采样到聚合再到图卷积计算,也是耗费了笔者很...