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,...
剪枝和图稀疏化不同,通常指对神经网络模型的修改。 图压缩,通过匹配两个GNN的训练梯度来生成一个压缩图,从而减少GNN的计算量和内存占用。GCond是一种用于生成压缩图的方法,可以在保留原始图训练动态的同时显著减小图的大小。通过在原始图和压缩图上训练两个具有相...
本文首先简要介绍图神经网络模型中的消息传递机制,分类介绍常见的图神经网络模型,并分析其在大规模数据训练中面临的困难和挑战;然后对面向大规模数据的图神经网络算法模型进行分类总结和分析,包括基于节点、边和子图的采样算法;接着介绍图神经网络编程框架加速的相关进展,主要包括主流框架的介绍以及优化技术的分类总结和分析...
以图的形式构造深度神经网络(DNN)中的计算和表示是解决这些问题的方法之一，这种方法被称为图神经网络(GNN)。GNN在具有许多学习设置的不同领域的图结构数据集上都是成功的: 有监督、半监督、自监督和无监督。大多数基于图的方法属于无监督学习，通常基于自动编码器、对比学习或随机行走概念。图自编码器的最新研究...
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）综述 一、什么是图神经网络？图神经网络是深度学习领域中用于处理图结构数据的一种方法。它将卷积运算从传统数据推广到图数据，能够学习图中节点的表示，进而处理复杂的图数据。图神经网络在模式识别、数据挖掘等应用中展现出巨大潜力。二、有哪些图神经网络？图神经...
图卷积神经网络综述一、本文概述1、介绍图卷积神经网络(Graph介绍图卷积神经网络(GraphConvolutionalNetworks,GCNs) 图卷积神经网络(GraphConvolutionalNetworks,GCNs)是一种强大的深度学习模型,特别适用于处理图形数据。图形数据广泛存在于许多现实世界中,如社交网络、推荐系统、交通网络、生物信息学等。GCNs通过结合卷积神经...
2024第一篇时空领域的综述是图神经网络在智能交通系统中的应用(GNN4ITS),来自北京大学张铭老师团队。 声明:本文算个论文尝鲜,借助苏剑林,苏神的Cool Papers网站进行了个论文速读,具体论文细节还需各位阅读原文。 Cool Paper论文链接:papers.cool/arxiv/2401. 标题作者 摘要 智能交通系统(ITS)在缓解交通拥堵、降低交通...
图神经网络是一种用于处理图数据的神经网络模型,通过学习节点之间的关系和图的结构,实现对图数据的分析和预测。本文将对图神经网络的研究进行综述,并介绍其应用和未来发展方向。 一、图神经网络简介 图神经网络是一种基于图结构的神经网络模型,其目标是学习节点之间的关系和图的结构。相比于传统的神经网络模型,图神经...
EnGN、Rubik、G-CoS和GCoD等框架致力于优化图神经网络(GNN)的性能和效率。EnGN处理多种GNN,采用神经图形处理单元(NGPU)作为统一架构,并开发了维度感知阶段重新排序策略以减少操作数量。Rubik提出了一种用于训练GIN和GraphSage的加速器,通过预处理器对图进行重新排序,并使用分层加速器架构。G-CoS是一个自动化框架,...