2020年4月28日 · 通过大量的图结构数据的学习，和图中部分有标签的节点数据对GCN卷积神经网络结构模型的训练，使网络模型具备了对图中剩余无标签的数据的特征学习，促进了进一步分 …

本文总结了gcn,gat,graphsage,gin四种常见的gnn网络，给出了他们的简介和规约式介绍。 并给出一个简单方便理解的代码实例，方便大家理解。 一些比较重要的背景知识：

近年来新型GNN的设计主要基于经验直觉、启发式和实验试错法，而对神经网络的性质和局限性的理论较少。 文中提出理论框架来分析GNN的能力，这里主要是评价模型是否能够区分网络结 …

在本文中，我们将详细介绍图同构网络（GIN）相对于图卷积网络（GCN）或GraphSAGE在判别能力方面的优势，并探讨它与Weisfeiler-Lehman测试的关联。 除了其强大的聚合器外，GIN …

GNN 模型可以分为频谱域 (spectral domain) 和空间域 (spatial domain) 两大类：spectral 的方法通常利用了拉普拉斯矩阵，借助图谱的方式进行卷积操作；spatial 的方法通常使用更直接的方式 …

2024年5月17日 · Graph Convolutional Network (GCN) 和 Graph Isomorphism Network (GIN) 都是用于处理图数据的深度学习模型。GCN 是一种基于图卷积操作的模型，它可以有效地学习图 …

2023年5月11日 · 本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。 “近年来， …

图同构网络（GIN） 为了能够建模用于聚合的单射multiset函数，本文发明了“deep multisets”的理论，也就是用神经网络来参数化通用multiset函数。下面的引理阐述了sum聚合函数能够表示 …

GIN主要贡献如下： 展示了GNN模型可达到与WL-test类似的图结构区分效果; 设计了聚合函数和Readout函数，使GNN能达到更好的区分效果; 发现GCN及GraphSAGE无法很好表达图结 …

2023年9月30日 · GCN、GAT、GIN是三种常见的图神经网络模型。它们的主要差别在于信息聚合和传递的方式。 GCN（Graph Convolutional Networks）通过使用卷积操作来学习图中的局部 …