具体来说, Pro-GNN是一种通用GNN框架,它能够从基于这些特性的扰动图中同时学到一个新的结构图和一个鲁棒的图神经网络。Pro-GNN的整体框架如下图所示: Poisoned Graph中红色的边是对抗边,攻击者插入对抗边用于降低节点分类模型的表现。为了防御这种对抗攻击,Pro-GNN对Poisoned Graph进行重构来保持图数据上的低秩、稀...
Pro-GNN A PyTorch implementation of "Graph Structure Learning for Robust Graph Neural Networks" (KDD 2020). [paper] [slides] The code is based on our Pytorch adversarial repository, DeepRobust (https://github.com/DSE-MSU/DeepRobust) Note Although in the original paper we did not provide the...
Pro-GNN A PyTorch implementation of "Graph Structure Learning for Robust Graph Neural Networks" (KDD 2020). [paper] [slides] The code is based on our Pytorch adversarial repository, DeepRobust (https://github.com/DSE-MSU/DeepRobust) Note Although in the original paper we did not provide the...
也就是在传递信息时,不使用一个节点的全部邻居,而改为抽样一部分邻居,缺点是可能会损失一些重要信息,不过我们可以每次抽样不同的邻居来增强模型的健壮性 2.GNN训练 GNN训练的主要流程: 输入图->用GNN训练->得到节点的embedding->Prediction head->得到最终的预测 Prediction Head prediction head有不同的粒度 节点级...
GNN只能识别特征,不能识别ID 所以对GNN来说,上面的计算图等效于下面的这个计算图 一般来说,不同的局部邻居会得到不同的计算图 如果GNN给两个节点产生相同的embedding,那么是因为: 计算图相同 节点的特征也相同 计算图实际上就是节点的根子树结构 表示能力最强的GNN模型将不同的根子树结构映射到不同的节点embeddin...
新的分类体系:考虑到深度学习在图数据上的研究与日俱增,我们提出了图神经网络(GNN)的新分类体系。在这种分类体系下,GNN 被分成了 5 个类别:图卷积网络、图注意力网络、图自编码器、图生成网络和图时空网络。我们确定了图神经网络和网络嵌入之间的区别,并在不同的图神经网络架构之间建立了联系。全面的概述:这个综...
例如，该方法在 OGB-Products 的性能超过 SOTA GNN，而其参数量是后者的 1/137，训练时间是后者的 1/100。该方法的性能表明，直接将标签信息纳入学习算法可以轻松实现显著的性能提升。这一方法还可以融入到大型 GNN 模型中。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.13993.pdf GitHub 地址：https://github.com/...
reporting based on a preprint abstract, our journalists obtained the following quote sourced from biorxiv.org: "Protein-protein interactions (PPIs) are crucial for understanding biological pr ocesses and disease mechanisms, contributing significantly to advances in protei n engineering and drug discovery...
GNN,华为p30p..GNN,华为p30pro半年后无线充电模块故障,正向和反向无线充电都没了反应。。。关键是刚刚买了新的无线充电器,都还没到手手机就坏鸟。果然三层主板设计就是渣。
一个经典的想法是顺序的堆叠GNN Layer但是顺序堆叠会导致过平滑问题(over-smoothing problem):也就是不同节点的嵌入向量会收敛到同一个值对K层的GNN来说,每个节点的感受野(Receptive field)是它K跳的邻居,K越大,节点的感受野就越大对两个节点来说,K变大,感受野重合部分就会迅速变大...