黄山网站建设策划,乌市高新区建设局网站,如何做单页网站,谷歌广告上海有限公司GNN 作者 with DALLE 3 一、说明 神经网络是受人脑工作启发的计算模型#xff0c;能够从复杂的非结构化数据#xff08;如图像、文本、音频和视频#xff09;中学习。然而#xff0c;还有许多其他类型的数据无法用传统的神经网络轻松表示#xff0c;例如那些具有图形结构的… GNN 作者 with DALL·E 3 一、说明 神经网络是受人脑工作启发的计算模型能够从复杂的非结构化数据如图像、文本、音频和视频中学习。然而还有许多其他类型的数据无法用传统的神经网络轻松表示例如那些具有图形结构的数据。图形是节点和边的集合分别表示系统的实体和关系。图表无处不在从社交网络、推荐系统、计算化学、分子生物学、网络安全等等。我们如何利用神经网络的力量来分析和学习这些图形数据 答案是使用图神经网络GNN。GNN是一类直接在图上运行的神经网络利用节点和边的结构和语义信息。GNN 能够学习节点的向量表示或嵌入从而在图中捕获它们的特征和上下文。然后这种表示可用于各种任务例如节点分类、链接预测、图形生成、空间和时间推理等等。 GNN是一个非常活跃且发展迅速的研究领域面临着许多挑战和机遇。在本文中我想对 GNN 进行概述说明它们的工作原理、应用、它们与传统神经网络的区别以及它们的关键概念和术语。特别是我将重点介绍四种类型的 GNN图卷积网络 GCN、图注意力网络 GAT、时态图网络 TGN 和内存增强图神经网络 MA-GNN。之所以选择这些类型的GNN是因为它们代表了GNN领域中一些最具创新性和影响力的想法并且因为它们涵盖了广泛的场景和应用。
二、图卷积网络 GCN 卷积是将输入信号转换为输出信号的数学运算同时保留原始信号的某些属性例如局部性、平稳性和组合性。卷积在神经网络中广泛用于分析图像、文本、音频和视频这些图像、文本、音频和视频可以看作是规则网格上的定义信号。然而图形没有规则的结构而是不规则和可变的。我们如何将卷积应用于图形 图卷积网络 GCN 是一类用于图的神经网络它使用卷积来学习图节点的向量表示。GCNs的基本思想是在图上定义一个卷积算子它允许节点及其邻居的信息被高效且不变地聚合。有几种方法可以在图形上定义卷积算子具体取决于如何对节点之间的关系进行建模、如何对邻居进行加权以及如何组合信息。图上卷积算子的一些示例包括频谱、空间域、时域和频域。 GCN 能够学习节点的向量表示或嵌入从而在图中捕获它们的特征和上下文。然后这种表示可用于各种任务例如节点分类、链接预测、图形生成、空间和时间推理等等。基于 GCN 的算法的一些示例包括GraphSage、PinSage、Graph Isomorphism Network、Graph U-Net 等。 你是对的我忘了在我的文章中描述 PinSage。PinSage 是一种图神经网络 GNN 算法它使用卷积来学习图节点的向量表示。PinSage 的独特之处在于它使用随机游走对节点的邻居进行采样而不是使用均匀或加权采样。随机游走是一个随机过程包括以随机方式沿着图形的边缘从一个节点移动到另一个节点。随机游走允许您探索图形中更大、更多样化的部分并为与目标节点最相关的邻居分配更高的重要性。PinSage 旨在处理大型图表例如 Pinterest 的图表并为用户生成个性化推荐。
三、图注意力网络 GAT 注意力是一种机制允许您将注意力集中在输入信号的一部分上而忽略其他不相关的部分。注意力在神经网络中被广泛用于分析文本、音频和视频可以看作是元素的序列。然而图不是序列而是不规则和可变的结构。我们怎样才能把注意力放在图表上 图注意力网络 GAT 是一类图神经网络它使用注意力来学习图节点的向量表示。GAT 的基本思想是在图形上定义注意力机制它允许您根据节点与目标节点的相关性为节点的邻居分配权重。通过这种方式GAT能够有选择地和自适应地聚合节点及其邻居的信息同时考虑到图的结构和内容。 GAT 使用空间方法聚合邻居信息其中包括计算目标节点与其邻居之间的相似性函数然后使用 softmax 函数对权重进行归一化。GAT 可以使用不同类型的相似函数例如标量积、加性标量积或乘法标量积。GAT 还可以使用多个注意力头来学习节点的不同表示然后将它们连接或调解以获得最终表示。 GAT 能够学习节点的向量表示或嵌入从而在图中捕获它们的特征和上下文。然后这种表示可用于各种任务例如节点分类、链接预测、图形生成、空间和时间推理等等。基于 GAT 的算法的一些示例包括Graph Transformer、Graph Attention U-Net、Graph Attention Autoencoder 等。
四、时态图网络 TGN 时态图是一种随时间变化的图其结构和内容都发生了变化。时间图可以表示动态现象例如社会互动、金融交易、化学反应、生物过程等等。我们如何从时间图中学习 时态图网络 TGN 是一类神经图网络它使用时间作为学习时态图节点的向量表示的基本维度。TGN 的基本思想是对节点和链接随时间变化的动态进行建模同时考虑它们的属性和变化。TGN 能够将内存和时间嵌入到 GNN 中以捕获时间依赖性以及节点和链路的演变。 TGN 使用编码模块根据节点的静态和动态特性来学习节点的向量表示。TGN 使用聚合模块根据节点与邻居随时间推移的交互来更新节点的表示。TGN 使用内存模块根据节点的时间相关性来存储和检索节点的表示。TGN 使用解码模块根据节点的表示和当前时间生成预测。 TGN 能够学习节点的向量表示或嵌入从而在时间图中捕获它们的特征和上下文。然后这种表示可用于各种任务例如节点分类、链接预测、图形生成、空间和时间推理等等。基于 TGN 的算法的一些示例包括DyRep、JODIE、Know-Evolve 等。
五、结论 在本文中我概述了图神经网络 GNN这是一类直接在图上运行的神经网络利用节点和边的结构和语义信息。我阐述了GNN的工作原理、应用、与传统神经网络的区别以及关键概念和术语。特别是我关注了四种类型的GNN图卷积网络GCN、图注意力网络GAT、时态图网络TGN和内存增强图神经网络MA-GNN。 GNN是一个非常活跃且发展迅速的研究领域面临着许多挑战和机遇。GNN 能够学习节点的向量表示从而在图形中捕获它们的特征和上下文。然后这种表示可用于各种任务例如节点分类、链接预测、图形生成、空间和时间推理等等。GNN 已被证明在许多领域和场景中是有效和高效的例如社交网络、推荐系统、计算化学、分子生物学、网络安全等。
