二、GraphSAGE代码实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import SAGEConv from torch_geometric.datasets import Planetoid from torch_geometric.data import DataLoader # 导入所需的库 # torch:PyTorch核心库 # torch.nn:包含了神经网络层的库 # tor...
GraphSAGE算法原理小结mp.weixin.qq.com/s/dJNqBidfThSl50M40KybMA 一、前言 论文原文:《Inductive Representation Learning on Large Graphs》 图模型适合数据稀疏的场景:图神经网络允许知识信息在图中进行远距离传递,对于用户行为较少的场景,可以形成知识补充和传递,图模型能够提高embedding表达能力:图网络能够将协同...
GraphSAGE的核心思想是通过学习邻居顶点聚合函数来产生目标顶点的embedding向量。其运行流程分为三步：首先，对每个顶点采样邻居顶点；其次，根据聚合函数聚合邻居顶点的信息；最后，得到各顶点的向量表示用于下游任务。在采样邻居顶点过程中，出于计算效率的考虑，通常会限制采样数量。若顶点邻居数少于指定数量，则...
如下图所示,GraphSAGE计算过程可分为三个主要步骤: 图3:GraphSAGE算法的视觉表述 l邻节点采样:用于降低复杂度,一般采样2层,每一层采样若干节点 l聚合:用于生成目标节点的embedding,即graph的低维向量表征 l预测:将embedding作为全连接层的输入,预测目标节点d的标签 为了在FPGA中实现GraphSAGE算法加速,我们需要知悉其数...
GraphSage 属于 Inductive learning 算法, 它学习一种聚合函数, 通过聚合节点邻居的特征信息来学习目标节点本身的 embedding 表达. 它的主要步骤就记录在它的名字中: Sample 与 Aggregate. 其中 Sample 阶段通过随机采样获取多跳邻居; Aggregate 阶段聚合邻居节点特征生成目标节点自身的 embedding. 以聚合 2 跳邻居为例...
GraphSage 的前向传播算法如下图: 第一个 for 循环针对层数进行遍历, 第二个 for 循环用于遍历 Graph 中的所有节点, 针对每个节点v, 对邻居进行采样得到\mathcal{N}(v), 并通过\text{AGGREGATE}_k(\cdot)对邻居节点的 embedding 进行聚合, 得到\mathbf{h}_{\mathcal{N}(v)}^{k}, 再将它与目标节点当...
【原理】 这就是GraphSAGE的优点,这些优点是如何实现的,我们开始介绍GraphSAGE的理论: 这是GraphSAGE的算法流程,我们按照这9行伪代码中变量出现的顺序来一一解释变量的意义: 其中hv0表示节点v在第0层网络的向量表示,xv表示节点v的输入特征,然后一共有K层网络,每一层网络就是一个聚合器AGGREGATEk,即如何把上一层的...
一、GraphSAGE实现原理 相比DeepWalk、Node2Vec以及GCN等直推式(transductive)Graph Embedding框架,归纳式(inductive)框架GraphSAGE不再学习图中所有节点的Embedding表达,而是学习一个为每个节点产生其对应Embedding表示的映射。它的核心思想是通过学习如何聚合局部领域信息来生成节点的嵌入,而不依赖整个图的结构。并且GraphSAGE通...