近年来,图神经网络(GNNs)作为一类强大的人工神经网络模型出现,用于处理可以表示为图的数据。 GNNs可用于三种不同的问题类别:图级、边级和节点级。在图级问题中,目标是基于整个图的结构预测图的一个属性,而不是基于单个节点或边。例如,样本中...
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在2.3 节中,文章介绍了近年来文献中提出的图神经网络通用框架 MPNN(Message Passing Neural Network)、NLNN(Non-local Neural Network)以及 Deepmind 的 GN(Graph Network)。 MPNN 将模型总结为信息传递阶段和节点更新阶段,概括了多种图神经网络和图卷积神经网络方法。NLNN 总结了很多种基于自注意力机制的方法。GN 提...
早期的不变图神经网络包括DTNN、MPNN和MV-GNN,它们使用相对距离进行边构造。近年来,不变图神经网络在消息传递机制上进一步发展,从相对距离扩展到边之间的角度或二面角等不变标量。其中,SchNet使用连续滤波器卷积条件于相对距离,DimeNet提出了方向性消息...
ERNIESage由PGL团队提出,是ERNIE SAmple aggreGatE的简称,该模型可以同时建模文本语义与图结构信息,有效提升 Text Graph 的应用效果。其中ERNIE是百度推出的基于知识增强的持续学习语义理解框架。 ERNIESage是 ERNIE 与 GraphSAGE 碰撞的结果,是 ERNIE SAmple aggreGatE 的简称,它的结构如下图所示,主要思想是通过 ERNIE ...
华为在SIGIR2020提出的NIA-GCN这一工作,重点解决了已有GCN召回模型存在的几个关键问题。 首先,user-item二部图是一个异质图,包含user和item两种不同类型的节点。GCN、NGCF忽略了二部图的异质性。 其次,图卷积神经网络会经历邻居节点采样+聚合函数进行信息聚合,但是现有工作采用的聚合函数一般为mean、max、LSTM等,它们...
图神经网络(Graph Neural Network,简称GNN)是一种深度学习模型,适用于处理图结构数据。在基于物理的机器学习模型中,GNN能够捕捉数据之间的复杂关系,从而更好地进行预测和推理。一、GNN的基本原理GNN通过将节点和边的信息聚合到邻居节点,并逐层传递更新节点的表示,从而学习图数据的内在结构和模式。这种层级聚合和传递的...
**图神经网络（GNN）**这一概念，最初由Marco Gori以及Franco Scarselli等人共同提出。他们将传统的神经网络方法进行了创新，成功将其应用到了图数据的计算领域。在Scarselli的论文中，他展示了一个典型的图结构，如图1所示。在图神经网络中，为了根据节点的邻居信息来更新节点状态，我们定义了一个局部转移函数f，它...
图神经网络已经成为深度学习领域最热门的的方向之一.但是很多图神经网络研究的主要是同质图,并不适合于实际生活中广泛存在的异质图. 因此,一些工作尝试建立异质图神经网络来更好的分析异质图. 这里作者梳理了2019年各大顶会的关于异质图神网络的最新工作,从模型设计和实际应用两个角度来解读最新的HeteGNN. 同时,作者...