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提出了方向性消息传递,GemNet进一步考虑了旋转角,而LieConv则是一种在节点特征更新时...
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,它们限制了模型的表达能力。比如上图下侧,左边的图结构若使用max函数则无法将两种不同的图结构进行区分;右边的图若使用mean函数也会得到相同的聚合结果;LSTM函数不是排列不变的,且难以训练。 针对以上两...
社交网络和分子图等结构化的图形数据在现实世界中随处可见。设计先进的图结构数据表示学习算法,促进下游任务的完成,具有重要的研究意义。图神经网络(GNNs)将深度神经网络模型推广到图结构数据,为从节点级或图级有效学习图结构数据表示开辟了一条新途径。由于其强大的表示学习能力,GNN在从推荐、自然语言处理到医疗保健等...
时空图神经网络的研究主要集中在变量时间序列上,这些时间序列可以自然地抽象成时空图。 在时空图中,节点代表特定时间步的变量,边表示变量之间的关系,这种表示假设节点的特征信息依赖于其自身的历史值以及其邻居节点的历史数据。 设计时空GNNs模型有两种主要方法:一种是在不同的模块中分别处理空间和时间子结构,另一种是...
GNN 可以理解为是由 Graph(图) + Nerual Networks 组合而成的,图结构应该都在数据结构与算法里了解得很清楚,关键要解决的问题是:将图的结构和图中每个节点和边的特征转化为一般的神经网络的输入(张量)。 GNN 可以应用于许多分类和生成的场景,例如:
加载中... 00:00/00:00 图神经网络原理与应用,打造最强社交网络分析模型! 天天学点新知识发布于:北京市2023.04.07 15:46 +1 首赞
从而提高推荐的准确性。综上所述，图神经网络和图注意力模型是一种新兴的神经网络模型，用于处理图数据。通过优化图注意力模型，可以提高模型的表达能力和鲁棒性。图注意力模型在许多应用中得到了广泛的应用，如图像分类和推荐系统。未来的研究可以进一步改进图神经网络和图注意力模型，提高其性能和应用范围。
中国计量大学嘉量AI论坛第3期:图神经网络-概念、模型及应用,分享者:汪晓锋老师,时间:2022年8月5日。嘉量AI论坛旨在为广大师生提供一个人工智能领域的交流平台,报告的内容包括并不限于学术前沿、技术落地实践、专题讲习、职业发展等主题。