Graph Neural Networks (GNNs) are an effective framework for representation learning of graphs. GNNs follow a neighborhood aggregation scheme, where the representation vector of a node is computed by recursively aggregating and transforming representation vectors of its neighboring nodes. Many GNN variants...
GIN:逼近WL-test的GNN架构 How Powerful are Graph Neural Networks? GIN 图同构网络 ICLR 2019 论文详解 论文解读(GIN)《How Powerful are Graph Neural Networks》
在 Section.5 我们研究了当下流行的 GNN variants 并且发现它们的聚合方式都本质上不满足 injective 的特性,因此其模型的表征能力都不太强,但这些模型也可以捕获到 Graph 的其他的有趣的属性。 4 BUILDING POWERFUL GRAPH NEURAL NETWORKS 首先我们给出了 GNN 模型的最大表征能力,即具备单射性的聚合策略。理想情况...
实验结果也验证了在大部分模型和任务上,GIN可以带来有效的提升。 原文:HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? 官方GitHub:https://github.com/weihua916/powerful-gnns 《Graph Neural Networks多强大?》阅读笔记 - 陈乐天的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/62006729 GraphSAGE: GCN落地必读论文 - 风浪...
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 ...
【图神经网络】How Powerful are Graph Neural Networks? #ICLR 2019# 本文是麻省理工和斯坦福发表于ICLR 2019的工作,论文证明了GNNs至多可以和WL test在区分图结构方面同样有效。此外,作者还证明了GNN和WL tes...
how powerful are GNNs? 摘要速览 HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/Conference 我们对GNN的表示性质和局限了解有限,这里,我们提出一个理论框架来分析GNN的表示能力, 我们的研究灵感来自Weisfeiler-Lehman (WL) 图同构测试,...
How powerful are graph neural networks? ICLR 2019 背景 1.图神经网络 图神经网络及其应用 2.Weisfeiler-Lehman test 同构:如果图G1和G2的顶点和边的数目相同,并且边的连通性相同,则这两个图可以说是同构的,如下图所示。也可以认为G2的顶点是从G1的顶点映射而来的。这是一个具有挑战性的问题:目前还没有已...
HowPowerfulareGraphNeuralNetworksJureLeskovecTasksonNetworksClassicalMLtasksinnetworks:§Nodeclassification§Predictatypeofagivennode§Linkprediction§Predictwhethertwonodesarelinked§Communitydetection§Identifydenselylinkedclustersofnodes§Networksimilarity§Howsimilararetwo(sub)networks2JureLeskovec,StanfordUniversity加入知...
PublishedasaconferencepaperatICLR2019HOWPOWERFULAREGRAPHNEURALNETWORKS?KeyuluXu∗†MITkeyulu@mit.eduWeihuaHu∗‡StanfordUniversityweihuahu@stanford.eduJureLeskovecStanfordUniversityjure@cs.stanford.eduStefanieJegelkaMITstefje@mit.eduABSTRACTGraphNeuralNetworks(GNNs)areaneffectiveframeworkforrepresentationlearning...