1.GCN的缺点也是很显然易见的,第一,GCN需要将整个图放到内存和显存,这将非常耗内存和显存,处理不了大图;第二,GCN在训练时需要知道整个图的结构信息(包括待预测的节点)。 2.GraphSAGE的优点: (1)利用采样机制,很好的解决了GCN必须要知道全部图的信息问题,克服了GCN训练时内存和显存的限制,即使对于未知的新节点,...
针对这一痛点,本文作者在 GCN 的基础上提出了 GraphSAGE 算法(SAmple and aggreGatE)用于归纳学习节点的 Embedding 向量,其不仅将 GCN 扩展到无监督的归纳学习任务中,还泛化了 GCN 的聚合函数。 与GCN 直接学习某个节点的 Embedding 向量不同的是,GraphSAGE「是利用一组聚合函数进行学习」。这些聚合函数可以从节点的...
classEncoder(nn.Module):"""Encodes a node's using 'convolutional' GraphSage approach"""def__init__(self,features,feature_dim,embed_dim,adj_lists,aggregator,num_sample=10,gcn=False,cuda=False):"""初始化:param features: 特征矩阵:param feature_dim: 特征数:param embed_dim: 嵌入维度:param adj...
GraphSAGE来自于论文[3]:Inductive Representation Learning on Large Graphs,论文中认为GCN是一种直推式学习(transductive learning),而GraphSAGE是归纳式学习(inductive learning),GCN无法很自然地处理新增节点。但GraphSAGE本质是一种学习框架,可以把GCN也涵盖进去,GraphSAGE如果能处理新节点,GCN自然也能。这里的关键点在于...
2019 年号称图神经网络元年,在各个领域关于图神经网络的研究爆发式增长。本文主要介绍一下三种常见图神经网络:GCN、GAT 以及 GraphSAGE。前两者是目前应用比较广泛的图神经网络,后者则为图神经网络的工程应用提供了基础。 GCN 图神经网络基于巴拿赫不动点定理提出,但图...
本文提出归纳学习—GraphSAGE(Graph SAmple and aggreGatE)框架,通过训练聚合节点邻居的函数(卷积层),使 GCN 扩展成归纳学习任务,对未知节点起到泛化作用。 直推式 ( transductive ) 学习:从特殊到特殊,仅考虑当前数据。在图中学习目标是学习目标是直接生成当前节点的 embedding,例如 DeepWalk、LINE,把每个节点 embeddin...
首先,针对全局采样耗内存的问题,GraphSAGE在训练阶段的信息传播只在由训练节点构成的图中进行,并且对邻居进行了采样,采样方式将GCN的全图采样优化到部分以节点为中心的邻居抽样,这使得大规模图数据的分布式训练成为可能,并且使得网络可以学习没有见过的节点。这样一来,不再是学习每个节点的表示,而是学习一系列聚合函数,...
GAT(着重考虑这部分的处理,把这部分移植到我们的模型中) 基本的图神经网络算法GCN, 使用采样和聚合构建的inductive learning框架GraphSAGE, 然而图结构数据常常含有...deepwalk,LINE,node2vec,SDNE等模型能够高效地得到每个节点的embedding。然而,这些方法无法有效适应动态图中新增节点的特性, 往往需要从头训练或至少局部...
即使是随机初始化的两层GCN也可以生成图网络中节点的有用特征表征。 下图展示了这种两层GCN生成的每个节点的二维表征;即使没有经过任何训练,这些二维表征也能够保存图中节点的相对邻近性。 更形式化地说,图卷积网络(GCN)是一个对图数据进行操作的神经网络。 3.GCN由来: 4. 5. 6. 7应用举例 . 7.解决方案 ...
一、GCN的缺点 图卷积网络(GCN)是一种有效的图形神经网络,它能够很好地捕获图形的拓扑结构和节点特征。然而,它也存在一些缺点。首先,GCN假设图形数据的拓扑结构是固定的,而在实际应用中,图形数据的拓扑结构往往是动态变化的。此外,GCN只能处理同质的图形,不能处理多模态或异质的图形。此外,GCN对大规模图形的处理能力...