快速理解GNN、GCN、R-GCN、GAT_cnr和gcnr-程序员宅基地

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快速理解GNN、GCN、R-GCN、GAT

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GNN

GNN的流程:聚合、更新、循环
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a、b、c的常数值可以自己手动定,也可以是模型训练来定。所以,a、b、c的常数值设置经常是文章的改进点。
将邻居的信息结合到自己身上来,作为自己信息的补足。

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GCN

与GNN相比,在聚合的过程中有了特殊的变化,GCN解决上面GNN中聚合部分的a、b、c值的设定问题。
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平均法存在的问题:若A的邻居只有B,但是B有许多邻居,那么, 利用公式的话,利用从B聚合来的信息对于A来说其实是失真的,有问题的,A的工资难道就是B的工资吗?显然不合理。
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~A是邻接节点的信息加上自身信息
~D的度
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对称归一化拉布拉斯矩阵,解决了问题。
在平均法的基础上,加了每个节点的度,做了个对称归一化。

R-GCN

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根据不同的关系分别聚合不同的节点。
j是i的邻居节点,Ni是i的邻居,Nir是i节点在r关系下的邻居节点,cir可以自己设定或通过邻居节点数计算,w0hi是上一层自己的特征,hj是我在r关系下的节点,Wr是r关系下的关系矩阵,训练的矩阵,

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节点分类、关联预测
DistMult:比如将两个节点的特征拼起来;也可是将两个特征直接乘起来得到一个一值(此处不是点乘)

GAT

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W矩阵的作用是对A、B进行变形的。比如A现在是512维,想变成256,则W就是一个512*256的矩阵,长向量变成短向量。

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多头:
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