图神经网络分类
大量的学习任务需要处理包含丰富元素间关系信息的图数据。图神经网络(GNNs)是一种连接主义模型，它通过图节点之间的消息传递来捕获图的依赖性。 与标准的神经网络不同，图神经网络保留了一种状态，可以表示来自其任意深度的邻域的信息。虽然原始的gnn很难训练为定点，但最近在网络架构、优化技术 ...
原文：图神经网络-消息传递图神经网络
消息传递图神经网络 一 引言 在开篇中我们已经介绍，为节点生成节点表征是图计算任务成功的关键，我们要采用图神经网络实现节点表征学习。在此小节，我们将学习基于神经网络的生成节点表征的范式 消息传递范式。消息传递范式是一种聚合邻接节点信息来更新中心节点信息的范式，它将卷积算子推广到了不规则数据领域，实现了图与神经网络的连接。此范式包含三个步骤： 邻接节点信息变换 邻接节点信息聚合到中心节点 聚合信息变 ...
2021-09-08 09:01 0 131 推荐指数：
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