GNN的学习

学习资料

通俗易懂的解释 1
通俗易懂的解释 2
通俗易懂的解释 3
利用gnn可以得到节点最正确的特征，然后利用这些特征做分类或者关联预测
基础定义--涵盖所有的重要细节

gnn任务的分类（gnn可做什么？）

基于任务的分类：

  • 节点分类（Node Classification）：在这种任务中，模型的目标是为每个节点分配一个预定义的类别标签，通常用于社交网络、推荐系统等领域。
  • 图分类（Graph Classification）：在这种任务中，模型的目标是为整个图分配一个类别标签，通常用于生物信息学、化学分子图等领域。
  • 链接预测（Link Prediction）：在这种任务中，模型的目标是预测图中尚未观察到的边或连接，通常用于社交网络、推荐系统等领域。
  • 图生成（Graph Generation）：在这种任务中，模型的目标是生成新的图数据，通常用于生成化学分子、社交网络图等。

在图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）领域，可以根据模型所处理的信息级别（或粒度）将其分类为三种主要类型：图级别（graph-level）、节点级别（node-level）和边级别（edge-level）的模型。这三种级别的模型分别关注图中不同层面的信息处理和学习。

  1. 图级别（Graph-level）模型：

    • 这些模型的主要任务是对整个图进行学习和表示。
    • 输出通常是关于整个图的某种属性或属性的表示，例如图的类别标签、图的嵌入向量等。
    • 典型应用包括图分类（Graph Classification），其中图本身是要分类的对象，例如将化学分子图分类为不同类型的分子。

  2. 节点级别（Node-level）模型：

    • 这些模型的主要任务是学习和表示图中每个节点的信息。
    • 输出通常是有关节点的属性或节点的表示，例如节点的类别标签、节点的嵌入向量等。
    • 典型应用包括节点分类（Node Classification），其中目标是为图中的每个节点分配一个类别标签，以及节点嵌入学习，用于节点相似性计算等。

  3. 边级别（Edge-level）模型：

    • 这些模型的主要任务是学习和表示图中每个边（连接）的信息。
    • 输出通常是有关边的属性或边的表示，例如边的权重、边的类型、边的存在与否等。
    • 典型应用包括链接预测（Link Prediction），其中目标是预测未知的图中边或连接。

这三种级别的模型可以根据任务和应用的需要进行选择。例如，在社交网络中，图级别模型可以用于整个社交网络的情感分析，节点级别模型可以用于用户分类，边级别模型可以用于预测社交关系的强度。不同级别的模型也可以相互结合，以处理更复杂的图数据分析任务。

基于应用领域的分类：

  • 社交网络分析：GNNs用于社交网络中的节点分类、链接预测、社区检测等任务。
  • 生物信息学：GNNs用于分析生物分子之间的相互作用、药物发现、蛋白质结构预测等。
  • 推荐系统：GNNs用于个性化推荐、商品推荐等。
  • 知识图谱：GNNs用于知识图谱中的实体关系链接、问答系统等。
  • 自然语言处理：GNNs用于构建句法分析树、语义关系图等。

这些分类方式并不是互斥的，一个GNN模型可以同时适用于多种不同任务和领域，具体取决于其设计和训练方式。因此，了解GNN的分类方式可以帮助选择适合特定任务和应用的模型和技术。

聚合的计算 （单层图卷积层）

邻接矩阵和节点特征向量相乘
可以表示为AXW。其中A可以理解为邻居的重要性矩阵，W可以理解为对每个特征向量的筛选矩阵

多层图卷积堆叠

layer1，layer2，layer3每传递一次，一个节点拥有更多相邻节点的信息

聚合与信息传递

[可分为4种](https://blog.csdn.net/HuggingFace/article/details/128722495）
你提供的信息涉及了不同的邻节点消息聚合方法，这些方法在图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）中用于整合邻居节点的信息。这些方法具有不同的特点，适用于不同的场景。下面是一些常见的邻节点消息聚合方法以及一些注意事项：

  1. 均值池化（Mean Pooling）：

    • 均值池化是将邻节点的表示取平均的方式，它对每个邻节点的权重相同。
    • 优点：简单，易于实现。对于具有相似邻节点的节点效果较好。
    • 缺点：对于在邻节点上存在微小差异的相似节点可能不够敏感，如你提到的情况。

  2. 图注意力网络（Graph Attention Network）：

    • 图注意力网络允许模型学习对邻节点分配不同的权重，根据邻节点的重要性加权聚合邻节点的信息。
    • 优点：可以根据节点的需求自适应地分配权重，提高模型的表达能力。
    • 缺点：相对复杂，需要学习权重。

  3. GraphSAGE：

    • GraphSAGE首先对不同跳数的邻节点进行采样，然后在不同跳数的子图上使用最大池化方法来聚合信息。
    • 优点：允许在不同跳数上聚合信息，可以捕获不同尺度的邻节点信息。
    • 缺点：需要进行采样，计算复杂度较高。

  4. 图同构网络（GIN，Graph Isomorphism Network）：

    • GIN首先对邻节点的表示求和，然后将结果送入一个多层感知机（MLP）来计算最终的聚合信息。
    • 优点：简单且高效，具有良好的表现。
    • 缺点：对节点顺序敏感，可能不适用于一些无序图数据。

选择适当的邻节点消息聚合方法取决于具体的任务和数据。需要考虑数据的性质、任务的需求以及模型的复杂度。一些方法可能在某些情况下更有效，而在其他情况下可能效果不佳。因此，在使用GNN时，通常需要根据问题进行选择和调整，甚至结合多种方法来获得更好的性能。

permutation invariant和permutation equivalence

在图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）中，有两个相关但不同的概念，它们分别是置换不变性（permutation invariance）和置换等价性（permutation equivalence）。让我们逐一解释这两个概念：

  1. 置换不变性（Permutation Invariance）：

    • 置换不变性指的是模型对于输入数据的排列顺序不敏感。换句话说，如果你改变了输入数据的顺序，模型的输出应该保持不变。
    • 在图数据中，这意味着无论节点的排列如何，模型都能够正确地学习和处理图的特征。这对于很多图数据任务非常重要，因为节点的排列通常是任意的，而不同的排列顺序不应该影响模型的性能或输出。
    • GNN中的池化（pooling）和读出（readout）操作通常需要满足置换不变性，以确保整个图的特征可以正确地表示。

  2. 置换等价性（Permutation Equivalence）：

    • 置换等价性指的是模型具有相同的结构和参数，但对于输入数据中节点的排列顺序，产生了等效的表示。
    • 这意味着如果你对输入数据进行排列，然后使用相同的模型参数进行训练，你将得到与原始模型相同的表示。
    • 这种性质是一些GNN模型设计的关键要素，因为它确保了模型在不同排列下的等效性，使得模型更具通用性。
    • 一些GNN模型，如Graph Isomorphism Networks（GINs），被设计为满足置换等价性。

在实际应用中，通常希望GNN模型具有置换不变性，以确保对输入数据的排列顺序不敏感，但不一定需要满足置换等价性。具体选择哪种性质取决于任务需求。在某些情况下，模型需要处理排列不同的图，而在其他情况下，置换等价性可能更重要，因为它可以简化模型的设计和训练。

Read out

在图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）中，"readout"（读出）是指从图中的节点表示中生成整个图级别表示的过程。它是将节点级别的信息聚合到图级别的过程，通常用于图分类、图生成和其他需要对整个图进行预测或分析的任务。

以下是关于"readout"的一些要点：

  1. 图级别表示：在许多图数据任务中，我们需要对整个图进行分析或预测。这就需要将节点级别的信息合并成一个图级别的表示，以便模型能够理解整个图的性质。

  2. Readout操作：Readout操作是一个用于聚合节点表示的函数。它可以是各种形式的汇聚操作，如求和、求平均、最大值池化等。常见的Readout操作包括图汇聚（Graph Pooling）和图注意力汇聚（Graph Attention Pooling）等。

  3. 应用：

    • 图分类：在图分类任务中，模型需要为整个图分配一个类别标签。Readout操作通常用于将节点级别的信息合并成一个图级别的表示，然后再通过一个分类器来进行分类。
    • 图生成：在图生成任务中，Readout操作可以用于生成整个图的表示，然后通过解码器来生成新的图数据。
    • 连接预测：在链接预测任务中，Readout操作可以用于生成整个图的表示，然后根据这个表示来预测两个节点之间是否存在连接。

  4. 多样性：不同的任务和应用可能需要不同类型的Readout操作。一些任务可能需要更复杂的图级别表示，因此可以使用更复杂的Readout函数来获取更多信息。

总之，"readout"是GNN中的一个关键概念，它允许将节点级别的信息整合成一个图级别的表示，以便进行各种图数据任务，如图分类、图生成和链接预测。选择适当的Readout操作对于任务的成功非常重要。

CNN神经网络的组成

图卷积层+池化层+全连接层

gnn的多分类任务：池化层

在图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）中，池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）是两个不同的组件，用于对图数据进行处理和学习。它们在GNN中具有不同的功能和作用。

  1. 池化层（Pooling Layer）：

    • 池化层用于将多个节点的信息合并为一个更高层次的表示，通常用于实现图的降维或聚合操作。
    • 池化层可以用于将一个图的一部分或整个图的节点表示聚合成一个图级别的表示，这在图分类和图生成任务中特别有用。
    • 常见的池化操作包括求和池化（Sum Pooling）、求平均池化（Mean Pooling）、最大值池化（Max Pooling）等。
    • 池化层通常用于减小计算复杂度或提取图的全局特征。

  2. 全连接层（Fully Connected Layer）：

    • 全连接层是神经网络中常见的层，用于将输入的特征与权重相乘，并应用激活函数，以生成输出。
    • 在GNN中，全连接层通常用于节点级别的特征变换，例如将节点的邻居特征进行线性变换，以更新节点的表示。
    • 这些全连接层通常嵌入在GNN的节点更新函数中，用于将邻居节点的信息聚合到目标节点的表示中。
    • 在GNN中，全连接层通常用于学习节点之间的关系或转换节点的特征表示。

要注意的是，在GNN中，池化层和全连接层的具体实现方式可能会因不同的GNN架构而异。不同的GNN模型可能使用不同的池化和全连接操作来实现特定的任务。此外，GNN的层次结构和节点更新规则也会影响这些操作的具体用法和效果。因此，在使用GNN时，需要根据任务和模型的要求来选择和配置池化层和全连接层。

GNN的卷积、池化和全连接是常见的组件，可以结合使用来处理图数据并执行各种任务。下面是一个具体的示例，说明这三个组件是如何结合使用的：

假设我们有一个社交网络图，其中节点代表用户，边代表用户之间的友谊关系。我们的任务是对每个用户进行性别分类，即将每个用户标记为男性或女性。

  1. 卷积（Convolution）：

    • 我们使用图卷积层（Graph Convolutional Layer）来从每个节点的邻居节点中聚合信息。这一层会更新每个节点的表示，考虑到其邻居节点的信息。
    • 卷积操作用于捕获节点的局部结构和邻居信息。每个节点将从其邻居节点接收信息并更新自己的表示。

  2. 池化（Pooling）：

    • 在某些情况下，我们可能想要将整个图的信息汇总到一个图级别的表示中，以便进行图分类。为此，我们可以使用池化操作，例如最大池化或均值池化。
    • 通过将所有节点的表示取最大值或平均值，我们可以得到一个表示整个图的向量。

  3. 全连接（Fully Connected）：

    • 一旦我们有了表示整个图的向量，我们可以将其输入到一个多层感知机（MLP）中，以执行最终的分类任务。
    • MLP由多个全连接层组成，每个层都包括权重和激活函数，用于将图级别的表示映射到性别分类的输出。

具体示例：

  • 假设我们的图中有100个用户节点，每个节点的表示是128维的。
  • 我们使用图卷积层来更新每个节点的表示，得到100个128维的新表示。
  • 然后，我们对这100个表示进行均值池化，得到一个128维的表示，表示整个图。
  • 最后，我们将这128维的图级别表示输入到一个MLP中，该MLP包括一个具有128个输入和2个输出的全连接层（用于性别分类）。

这个示例演示了如何结合使用图卷积、池化和全连接来执行图数据上的节点分类任务。图卷积用于捕获节点级别的信息，池化用于生成图级别的表示，而全连接用于执行最终的分类。这种组合允许GNN在处理图数据时具有更强的表达能力。

gnn和MLP的结合

结合图神经网络（GNN）和多层感知机（MLP）是一种常见的方法，用于处理图数据，并进一步执行各种任务，如节点分类、图分类、链接预测等。这种结合允许利用GNN来捕获图数据中的局部结构和关系，然后使用MLP来执行更复杂的全局任务。以下是一些方法和示例，说明如何结合GNN和MLP：

  1. 节点表示学习和分类：

    • 通过GNN，可以为图中的每个节点生成表示，其中每个节点的表示考虑了其邻居节点的信息。这些表示可以看作是中间层的特征。
    • 然后，可以使用MLP来接收这些节点表示，以执行节点分类任务。MLP可以包括一个或多个全连接层，用于将节点表示映射到最终的类别标签。

  2. 图表示学习和分类：

    • 类似于节点表示学习，GNN可以生成整个图的表示，这表示了整个图的局部结构和特征。
    • 然后，可以使用MLP来接收图表示，以执行图分类任务。MLP通常用于对图级别的特征进行降维和映射，以获得最终的图级别预测。

  3. 链接预测：

    • 在链接预测任务中，可以使用GNN来学习节点之间的关系，并为每对节点生成连接概率。
    • 之后，可以使用MLP来进一步处理这些连接概率，以确定是否存在连接或边。

  4. 图生成：

    • GNN可以用于生成图的局部结构，例如生成图中的子图。
    • 然后，MLP可以用于生成图的全局特征或属性，例如为生成的子图分配标签或属性。

  5. 注意力机制：

    • 有时，可以在GNN中引入注意力机制，以根据节点或边的重要性动态加权邻居节点的信息。
    • 这种加权信息可以在MLP中进一步处理，以执行更复杂的任务，例如图分类或链接预测。

这种GNN和MLP的结合允许在处理图数据时灵活地执行各种任务，并且可以根据任务的需求自定义GNN和MLP的结构。这种组合也在实践中表现出色，因为它充分利用了GNN的局部建模和MLP的全局建模能力。

算法的分类

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posted @ 2023-08-15 01:28  GraphL  阅读(517)  评论(0)    收藏  举报