学习聚合函数:GraphSAGE 不是直接学习每个节点的嵌入向量,而是学习一组聚合函数,这些函数能够从节点的局部邻居中采样和聚合信息,从而生成节点的表示。 基于局部邻居:节点的表示由其局部邻居的特征信息聚合而成,体现了“物以类聚”的思想。 利用节点特征:GraphSAGE 不仅利用图的结构信息,还利用节点自身的特征信息来生成嵌...
GraphSAGE的核心:GraphSAGE不是试图学习一个图上所有node的embedding,而是学习一个为每个node产生embedding的映射。GraphSage框架中包含两个很重要的操作:Sample采样和Aggregate聚合。这也是其名字GraphSage(Graph SAmple and aggreGatE)的由来。GraphSAGE 主要分两步:采样、聚合。GraphSAGE的采样方式是邻居采样,邻居采样的意思是...
NeighborSampler的采样很特殊,理解采样sizes = [2, 3]; 第一层采样:对于一个节点‘0’对外采样2个节点‘3’、‘4’,然后得到节点集[‘0’、‘3’、‘4’]。 第二层采样:对于节点集[‘0’、‘3’、‘4’]中的每一个节点对外随机采样3个节点,其中可能重复,可能采样到自身节点,如图所示; 这里的采样规则...
GraphSage的作者提出采样算法来使得模型能够以Mini-batch的方式进行训练,算法代码见论文附录A https://cs.stanford.edu/people/jure/pubs/graphsage-nips17.pdf。 假设要利用中心节点的k阶邻居信息,则在聚合的时候,需要从第k阶邻居传递信息到k-1阶邻居,并依次传递到中心节点。 采样的过程与此相反,在构造第t轮训练...
通过数据驱动的节点采样提高GraphSAGE 作者: ( , ), ( ), ( ) 发表在2019 ICLR研讨会表示学习上图和流形。 概述 作为一种高效且可扩展的图神经网络,GraphSAGE通过归纳二次采样的局部邻域并以小批量梯度下降的方式进行学习,已启用了归纳能力来推断看不见的节点或图。 GraphSAGE中使用的邻域采样有效地提高了并行...
到这里,千字好文,基于未采样GraphSage算子和DGL实现的图上 Edge 回归 的全文就写完了。上面的代码demo 在环境没问题的情况下,全部复制到一个python文件里,就可以完美运行起来。 接下来会针对异构体写一篇复杂任务的文章,欢迎关注～ 码字不易,觉得有收获就动动小手转载一下吧,你的支持是我写下去的最大动力 ～...
2020 review GraphSAGE核心多层采样原理解读 GraphSAGE核心多层采样原理解读 1、节点邻居采样TOPT构成新图,两层采样构成新的Batch; 2、采用minibatch批量训练,每个GPU上存放一个完整的子图,可以独立的进行图卷积运算,每一层图卷积中参数共享。 3、多层参数传递过程,是咋样???
例如,基于节点的GraphSAGE方法,通过随机采样目标节点及其邻居来进行特征聚合,从而有效减轻内存负担。此外,包括PinSAGE、VR-GCN等先进的采样算法各具特色,不仅优化了训练性能,也降低了计算成本。这就像是在拼图游戏中精打细算,确保每一块都能尽可能利用空间,让整个画面更加完整。
例如,GraphSAGE通过固定数量的邻居随机采样来支持模型参数优化,而PinSAGE则结合了随机游走和图卷积的方法,提升推荐系统在大规模数据上的可扩展性。另一方面,Cluster-GCN通过节点聚类优化采样策略,使得训练过程更为高效。这些算法不仅提高了图神经网络在大数据训练时的效率,也在一定程度上解决了内存不足的问题。
到这里,千字好文,基于未采样GraphSage算子和DGL实现的图上 Edge 回归 的全文就写完了。上面的代码demo 在环境没问题的情况下,全部复制到一个python文件里,就可以完美运行起来。 接下来会针对异构体写一篇复杂任务的文章,欢迎关注～ 码字不易,觉得有收获就动动小手转载一下吧,你的支持是我写下去的最大动力 ～...