2.Combine:将邻居聚合的特征 与 当前节点特征合并, 以更新当前节点特征。 3. Readout(可选):如果是对graph分类,需要将graph中所有节点特征转变成graph特征。 2.2 Weisfeiler-Lehman test Weisfeiler-Lehman(WL) test是判断两个graph 是否具有相同的结构(同构)非常有效的方法,迭代进行以下操作得到节点新标签以判断同构...
构建强大的图神经网络(BUILDING POWERFUL GRAPH NEURAL NETWORKS) WL test最强 **引理:**令G_1,G_2是两个不同构的图,如果一个GNN可以将二者映射到不同的embedding,那么WL test也可以确定二者不同构,也就是说:只要GNN能判断的,WL test也能判断,换言之,WLtest最强 可以和WL test一样强 **定理:**对于通过...
Countable feature space GNNs的聚合框架可以看作是multiset函数。 multiset:包含重复元素的集合。 聚合: 如果有两层聚合,无论是GCN还是WL test,以蓝色节点为例,先由其二阶邻居信息聚合得到一阶邻居节点信息,再由一阶邻居信息聚合得到自己。 WL test 是由单射函数(hash,不同输入得到不同输出)聚合 GNN 是由max po...
论文标题:How Powerful are Graph Neural Networks论文作者:Keyulu Xu, Weihua Hu, J. Leskovec, S. Jegelka论文来源:2019, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 IntroductionGNN 目前主流的做法是递归迭代聚合一阶邻域表征来更新节点表征,如 GCN 和 GraphSAGE,但这些方法大多是经验主义,缺乏理论去理解 GNN ...
HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? Code link: https://github.com/weihua916/powerful-gnns 摘要:GNN对于图形的特征很有效,其可以通过不断汇聚领节点的信息,GNN的变体在节点还是图形分类方面都取得很多的成就,然后即便GNN革命性的特征表达,然后还是存在属性的理解限制...
Graph Neural Networks (GNNs) have known an important and fast development in the last decade, with many theoretical and practical innovations. Their main feature is the capability of processing graph structured data with minimal loss of structural information. This makes GNNs the ideal family of ...
How convolution neural networks work CNN Convolution neural networks or con nets or CNNS can do some pretty cool things。If you feed them a bunch of pictures of faces for instance, don’t learn some basic things like edges and dots b... ...
Graph Neural Networks.GNNs 利用图的结构和节点特征XvXv去学习一个节点表征向量hvhv(或是整个图的表征向量hGhG)。当前 GNNs 都采用了邻居聚合策略,通过聚合策略迭代更新每个节点的表征向量。经过 k 次聚合迭代后,一个节点的表征能够捕捉 k-hop 邻居节点的特征信息。形式上,第 k 层 GNN 可表示为: ...
《How Powerful are Graph Neural Networks》是从WL Test的角度,对执行节点特征嵌入/图分类任务的GNN性能上限,进行理论分析的论文。 论文相关的知识列表整理如下,对于Ref.X标注的扩展理解章节,读者可以选择性阅读。 Weisfeiler-Lehman(WL) Test。 Supplementary Proof。 1 论文整体逻辑 从问题、方法、贡献这三点,初步...
2. Graph Neural Networks k层的 GNN 表示形式如下: (1)av(k)=AGGREGATE(k)({hu(k−1):u∈N(v)}),hv(k)=COMBINE(k)(hv(k−1),av(k)) 在GraphSAGE 中,AGGREGATE 和 COMBINE 设置为: ,(2)av(k)=MAX({ReLU(W⋅hu(k−1)),∀u∈N(v)}),W⋅[hv(k−1),av(k)] ...