核心思想:GraphSAGE(Graph SAmple and aggreGatE)的核心思想是学习一个聚合函数,而不是直接学习每个节点的嵌入。该函数能够从节点的局部邻居中采样并聚合特征信息,生成节点的嵌入表示。 灵感来源: 节点特征:利用节点自身的特征信息(如文本属性、节点度等)来生成嵌入,而不是仅仅依赖图的结构信息。 局部邻居:节点的表示由...
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,邻居采样的意思是在某个节点的邻居节点中选择几个节点作为原节点的一阶邻居,之后对在新采样的节点的邻居中继续选择节点作为原节...
让节点更同质化,两个相似的节点更有具有相同表达形式的可能,随机采样的方式会让所有的节点,每个节点都有\left( 1+1/n \right)^N的概率抽到 ,这里我们就不多讲。相似的节点更容易得到相同的节点信息 减小计算量 graphsage 只选用部分的节点 随机的选择固定大小的邻居节点 实际应用 对于小型图 每个layer遍历全图,...
GraphSage的PGL完整代码实现位于https://github.com/PaddlePaddle/PGL/tree/main/examples/graphsage,本文实现一个简单的graphsage 采样代码 。 安装依赖 # !pip install paddlepaddle==1.8.4 !pip install pgl -q 1. 2. 1. 构建graph 图网络的构建使用Graph类,Graph类的具体实现可以参考https://github.com/PaddleP...
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...
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。
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 ～...
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。
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