就像卷积神经网络（CNN）一样，其概念其实几十年前就有了，只是当时受限于数据量，算力以及训练方法，其...
就像卷积神经网络（CNN）一样，其概念其实几十年前就有了，只是当时受限于数据量，算力以及训练方法，其...
GCN中的Message从节点的邻居节点传播来,Self-attention的Message从Query的Key-Value传播来。如果称所有的Message Passing函数都是GCN的话,那么Self-attention也就是GCN作用Query和Key-Value所构成Complete Garph上的一种特例。也正如乃岩 @Na...
那么说白了GCN和Self-attention都落在Message Passing(消息传递)框架里。GCN中的Message从节点的邻居节点传播来,Self-attention的Message从Query的Key-Value传播来。如果称所有的Message Passing函数都是GCN的话,那么Self-attention也就是GCN作用Query和Key-Value所构成Complete Garph上的一种特例。
GCN主要用于处理图结构数据,其操作对象是节点和边,关注的是节点间的邻接关系。Self-attention机制则被广泛应用于处理序列数据,其操作对象是序列中的元素,关注的是元素间的相关性。 2.信息聚合方式不同 在信息聚合上,GCN主要采用邻居节点信息的平均或加权平均来更新节点的特征。而self-attention机制则计算序列中每个元素...
,Self-attention的Message从Query的Key-Value传播来。 Message Passing [4] 先看看什么是Message Passing。我们知道在实现和设计GCN的时候...Self-attention的求和运算对应Message Passing中第二步的Permutation Invariant函数,也就是说这里聚合领域信息的过程是通过Query对Key-Value聚合 ...
上面我们使用的是GCN经典架构,其实可以使用其它的图网络结构进而达到更好的效果,下面提出几种方式不仅可以使用邻居节点还可以使用多跳邻居节点来计算注意力得分。 使用邻居和两跳邻居特征 使用多个GNN进行堆叠 使用多重注意力分数的平均值 模型结构 全局池化架构:上图左为全局池化架构,该架构由三个图卷积层表示,它会将...
在GraphPage中使用不同的聚合器进行实验,即GCN、平均池、最大池和LSTM,以报告每个数据集中性能最好的聚合器的性能。为了与GAT进行公平比较,GAT最初只对节点分类进行实验,论文在GraphSAGE中实现了一个图形注意层作为额外的聚合器,用GraphSAGE+GAT表示。本文还将GCN和GAT训练为自动编码器,用于沿着(Modeling polypharmacy ...
我的理解是,gcn是属于gnn的一种(可参考2019年那篇最新的gnn综述),不做卷积也可以实现图分类,节点分类的功能。我对节点分类了解不多,但是图分类不一定需要图池化的(也叫图粗糙化)。希望对你有帮助 2019-12-03 回复喜欢 推荐阅读 Forge入门整理 入门整理,有很多内容是从官方手册搬运的,稍微整理了一下流程...
卷积神经网络相比于神经网络主要多了两个东西。一个是卷积，一个是池化。图卷积(GCN)顾名思义是在...