在多方因素的成功推动下,研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想,定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构,由此一个新的研究热点——“图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)”应运而生,本篇文章主要对图神经网络的研究现状进行简单的概述。 需要注意的是,图神经网络的研究与图嵌入(对图嵌入不了...
本节从消息传递机制出发,介绍图神经网络模型的聚合和更新操作,分类介绍图卷积神经网络、图注意力网络、循环图神经网络和自编码器图神经网络,分析其在大规模数据训练中的挑战,并总结挑战。 2.1消息传递机制 基于神经网络的消息传递机制描述了节点特征在网络中进行传播的过程, 传播结果最终会通过神经网络操作迭代地更新在节...
本文针对图神经网络,分析对比了六种图神经网络方法的优劣,首次对处理异构图数据的图神经网络技术进行了讨论和研究,综述了五类图神经网络的研究领域,并对未来的发展方向进行了展望。 02 图结构 2.1 图结构定义 图神经网络所处理的数据为在欧氏空间内特征表示为不规则网络的图结构数据,...
本文主要参考A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks,为对此感兴趣的研究人员提供一个图神经网络方面的综述:包括图神经网络的定义、分类、主要研究成果以及应用。 一、图神经网络因何出现 深度学习中的图像分类和视频处理到语音识别和自然语言理解,这些任务中的数据通常在欧几里得空间 (可以理解为我们生活的空间...
这种方法在两个大规模数据集上的实验表明,它可以显著提高现有图神经网络模型在长期时空预测任务上的性能。 在股票市场预测方面,GAT也有着广泛的应用。Zhao et al. (2022)提出了一种基于双注意力网络的股票移动预测方法。首先构建了一个包含两种类型...
近日,清华刘知远老师组在 arXiv 上发表了一篇关于图神经网络的综述,本次论文浅尝在分享这篇论文的基础上,对图神经网络的相关方法及应用作一次梳理。 一、前言 图神经网络(GraphNeural Networks, GNNs),主要针对非欧几里得空间结构(图结构)的数据进行处理。具有以下特点: ...
近年来,图神经网络的研究成为深度学习领域的热点,机器之心曾介绍过清华大学朱文武等人综述的图网络。近日,清华大学孙茂松组在 arXiv 上发布预印版综述文章 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications。 该文总结了近年来图神经网络领域的经典模型与典型应用,并提出了四个开放性问题。对于希望快速了...
近年来,图神经网络的研究成为深度学习领域的热点,机器之心曾介绍过清华大学朱文武等人综述的图网络。近日,清华大学孙茂松组在 arXiv 上发布预印版综述文章 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications。 该文总结了近年来图神经网络领域的经典模型与典型应用,并提出了四个开放性问题。对于希望快速了...
网络编码旨在将网络节点表示为低维向量表示,以维护网络拓扑结构和节点内容信息,并且便与后续图像和数据分析任务,如分类、聚类等。与此同时,GNN是一种深度学习模型,旨在以端到端方式解决与图结构相关的任务。 GNN与网络嵌入的主要区别在于,GMM是针对各种任务而设计的一组神经网络模型,而网络嵌入涵盖了针对同一任务的...
在近日的一篇综述论文中，来自京东硅谷研发中心、伦斯勒理工学院、浙江大学等机构和高校的研究者首次对用于 NLP 的图神经网络（GNN）进行了全面综述。其中涵盖大量相关和有趣的主题，如用于 NLP 的自动图构建、图表示学习和各种先进的基于 GNN 的编码器 - 解码器模型以及各种 NLP 任务中的 GNN 应用。本文共同一作为...