• 图神经网络


    一、相关概念

    训练方式是端到端的

    规则性数据-->非欧式数据(树、图)
    谱分解

    二、图卷积网络(GCN)

    Graph Convolutional Network

    2.1 图像卷积-->图结构卷积(度进行邻居的计算)

    图像卷积:将一个像素点周围的像素按照不同的权重叠加起来
    图结构上的卷积:将一个节点周围的邻居按照不同的权重叠加起来



    2.2 怎么用消息传递方式实现图卷积网络

    第一步:发送函数:soruce发送send

    第二步:接收函数

    两个朋友和两个名人对你的评价,不一定都是有用的

    衡量邻居的重要性:通过

    2.3 怎么用多层的图网络完成节点分类任务



    三、GAT(attention)


    在GCN中,由于节点的度是确定的,边的权重是不可以学习的-->GAT(把度变成节点直接的函数)

    单头attention

    多头attention

    训练过程

    四、Message passing

    Spatial GNN(消息发送和消息接收)


    问题1:


    蓝色到黄色更新

    问题2:

    问题3:




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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Towerb/p/14054533.html
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