gnn7大分析

2009年，Micheli在继承了来自RecGNN的消息传递思想的同时，在架构上复合非递归层，首次解决了图的相互依赖问题。 在过去的几年里还开发了许多替代GNN，包括GAE和STGNN。 这些学习框架可以建立在RecGNN、ConvGNN或其他用于图形建模的神经架构上。 有论文采用GNN来解决基于out-of-knowledge-base的实体问题。

GNN还可以用于机器翻译任务，原始的机器翻译是sequence-to-sequence的任务，但是使用GNN可以将语法和语义信息编码进翻译模型中。 GN被提出来泛化和扩展多种图神经网络，以及 MPNN 和 NLNN 方法。 本文主要介绍了图的定义、GN block、核心 GN 计算单元、计算步骤和基本设计原则。 数据增强：论文考虑到GCN需要许多额外的标签数据集用于验证，以及卷积核局部化问题，为了解决这些问题，这篇论文提出Co-Training GCN和Self-Training GCN来扩充训练数据集。 很多工作将残差网络应用于图神经网络中（但是，即使有残差网络，具有更多层的GCN在许多数据集上的性能不如2层GCN）。 图注意力网络(Graph Attention Network，GAT)致力于将注意力机制应用在图中的信息收集阶段。

gnn: 论文阅读

在BP算法中，我们有了输出后，就能算出损失，然后利用损失反向传播算出梯度，最后再利用梯度下降法对神经网络的参数进行更新。 GNN中类似，得到这些节点状态向量的最终形式不是我们的目的，我们的目的是利用这些节点状态向量来做一些实际的应用，比如节点标签预测。 在节点嵌入中，我们最终得到了每个节点的表征向量，此时我们就能利用这些向量来进行聚类、节点分类、链接预测等等。 Distill博客：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks (distill.pub) 什么是图？ 图是由一些点和一些线构成的，能表示一些实体之间的关系，图中的点就是实体，线就是实体间的关系。 Attrinbutes是信息的意思，每个点、每条边、每个图都是有信息的。

该篇作为引导篇，就先列出我了解的GNN的一些资料，由于刚涉猎这方面的内容，所以了解不多，后期会一直更新和提供相关链接，也希望各位提供比较好的文章、博客等GNN学习资料。 番外篇：番外篇主要包含GNN的实现过程，以及PyG框架的介绍和使用，相关的代码都使用jupyter notebook编写，方便进行运行和调试，可见Github。 GNN模型论文：该文献The Graph Neural Network Model按照综述论文所述，是最早提出GNN的论文，该部分对论文的GNN模型进行了较为详细的描述。 介绍随着图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）热潮的出现，了解、掌握图神经网络相关原理以及应用相关技术越来越成来从事人工智能人员的必要条件。

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在应用程序分类方面，我们将 GNN 应用程序划分为结构场景，非结构场景和其他场景，然后对每个场景中的应用程序进行详细介绍。 最后，我们提出了四个开放性问题，指出了图神经网络的主要挑战和未来研究方向，包括模型深度，可扩展性，处理动态图和非结构场景的能力。 本篇文章提出了两种不同的思路，一种是GNN-LSTM，即先将时间序列经过图神经网络进行空间上的卷积，然后再将结果输入到LSTM中进行时间上的卷积。

怎么表示一张图，可以参考下面这个例子 每个顶点、边和整张图都可以用一个向量来表示，在这个例子中，顶点的向量有六个值，柱体的高矮就表示该值的. 每个顶点、边和整张图都可以用一个向量来表示，在这个例子中，顶点的向量有六个值，柱体的高矮就表示该值的大小，每条边用一个长为8的向量来表示，全局用一个长为5的向量来表示。 GNN用于事件抽取任务，就是从文本中提取出事件关键的信息，有论文通过dependency tree来实现event detection。 GNN还被用于其他应用，比如文本生成任务，关系推理任务等等。 采样：GraphSAGE将full graph gnn Laplacian替换为可学习的聚合函数。

gnn: GNN应用

​ 虽然我们已经讨论了 GNN 在非结构场景中的应用，但我们发现没有最佳方法可以从原始数据生成图形。 因此，找到最佳图形生成方法将提供 GNN 可以做出贡献的更广泛的领域。 ​ 传统的深度神经网络可以堆叠数百层以获得更好的性能，因为更深的结构具有更多的参数，从而能够显著提高表示能力。 而实验显示，GCN叠加过多的层或导致over-smoothing问题，也就是说，最终所有的节点会收敛于相同的值图神经网络通常都很浅，所以图神经网络都很浅，大多数不超过三层。

如果我们需要学习节点的向量表示而不是图的表示，则不适合使用固定点，因为固定点中的表示分布将在值上非常平滑并且用于区分每个节点的信息量较少。 如果我们仅仅使用LSTM进行时间序列预测，那么我们只需要取出x中最后一个时间步的隐输出，然后再简单通过MLP即可得到预测结果。 关于节点初始的状态向量，不同的GNN有不同的定义：循环GNN中随机初始化，NN4N中初始时为零向量，而在Gated GNN也就是门控GNN中，初始时的状态向量就为特征向量。 遊戲橘子宣布，旗下線上遊戲《新瑪奇》歷年最大改版「新世代 NEXT」第二彈「全新祕法才能」系統將於明（12）日上線，首次推出兩種融合型才能，特定兩種才能達最高級，可學習兩種進階祕法才能，讓玩家可以提升戰力。 此外，《新瑪奇》將於 1 月 14 日至 2 月 14 日與《瓷禧茶坊》松菸店打造限定主題店。

gnn: II. GNN-LSTM

有一些模型采用GNN结合图像的结构化信息来进行图像分类，比如，知识图谱可以用于额外的信息来指导zero-shot recognition classification。 该NLNN模型用于使用神经网络获取⻓远依赖信息，是对非局部平均运算的一种泛化，一个位置的non-local操作(非局部运算)使用所有位置的特征向量的加权和来作为该位置的信息。 多应用都会将图神经网络层进行叠加，来实现更好的结果，因为更多的层意味着每一个节点能够从更多的邻居节点中获取信息。 但是，更深的模型反而可能表现更坏，主要因为随着指数个数上升的相邻节点数量，更多的层可能会汇集到更多的噪声信息。

标准神经网络已经显示出通过学习数据分布来生成合成图像和文档的能力，同时它们仍然无法从大型实验数据中学习推理图。 然而，GNN 探索从场景图片和故事文档等非结构性数据生成图形，这可以成为进一步高级 AI 的强大神经模型。 这个问题的答案很明显，我们应该将时间步当做节点，时间步上的隐藏层输出当做节点的特征变量进行卷积。 不过，在上一篇文章中也提到，仅仅使用GNN进行时序预测没有考虑时间维度上的卷积。 因此，这一篇文章中就浅谈一下如何将GNN和LSTM进行结合，以同时实现时间和空间上的卷积。

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另一种是LSTM-GNN，即先利用LSTM提取时序关系，然后再输入到GNN中进行空间上的卷积。 当然，我们很容易想到第三种做法：分别利用LSTM和GNN直接对原始时间序列进行操作，然后再将二者结果进行组合，这种方法不再赘述。 功能：节点分类和图分类 空域 ：空间上考虑图结构的模型，即考虑目标节点和其他节点的几何关系(有无连接)。 图形神经网络（GNN）主要用于分子应用，因为分子结构可以用图形结构表示。

在故事的部分，玩家角色等級累計 10,000，可獲得響導任務「一代宗師之路」，完成任務可開啟專用基地「祕法協會室」，接取任務提升「祕法才能」等級、切換兩種「祕法才能」。 GNN用在关系抽取任务中，就是在文本中抽取出不同实体的语义关系，有一些系统将这个任务看作是两个单独的任务：命名实体识别和关系抽取。 图2显示了与我们可能感兴趣的建模实际数据相对应的各种不同类型的图，包括物理系统、分子、图像和文本。 本文所讲的GNN是最原始的GNN，此时的GNN存在着不少的问题，比如对不动点隐藏状态的更新比较低效。 GNN算法的完整描述如下：Forward向前计算状态，Backward向后计算梯度，主函数通过向前和向后迭代调用来最小化损失。

gnn: 分类专栏

結合近戰與魔法的全新組合，將過往戰士攻擊加入魔法元素，創造出多種不同技能，包括「注魔：火焰」可使攻擊向周圍敵人產生範圍傷害、「注魔：冰晶」能減緩敵人攻擊速度與移動速度，及「注魔：閃電」可以無視部分防禦與保護同時增加僵直持續時間。 点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Steeve gnn Huang编译：ronghuaiyang导读给大家介绍目前非常热门的图神经网络，包括基础和两…

• 如果我们需要学习节点的向量表示而不是图的表示，则不适合使用固定点，因为固定点中的表示分布将在值上非常平滑并且用于区分每个节点的信息量较少。
• 不过，在上一篇文章中也提到，仅仅使用GNN进行时序预测没有考虑时间维度上的卷积。
• 本文第一部分是数据介绍，第二部分为推导过程中需要用的变量的定义，第三部分是GNN的具体推导过程，最后一部分为自己对GNN的一些看法与总结。
• 有论文采用GNN来解决基于out-of-knowledge-base的实体问题。
• 此外，《新瑪奇》將於 1 月 14 日至 2 月 14 日與《瓷禧茶坊》松菸店打造限定主題店。

Introduction图是一种由对象（节点）和关系（边）组成的数据结构。 图结构可以作为社交网络、神经科学、物理系统、知识图谱以及其他领域。 作为典型的非欧式空间中的数据，图结构模型可以归类为：节点分类、边的预测以及整体聚类三大类。 节点层面的任务 节点层面的任务主要包括分类任务和回归任务，这类任务虽然是对节点层面的性质进行预测，但是需要考虑节点的关系。 在前一篇文章PyG搭建图神经网络实现多变量输入多变量输出时间序列预测中我们讲解了如何利用图神经网络进行时间序列预测，其本质是利用GNN来提取各个变量序列间的关系。 后面几节，对于 GNN 模型，我们引入了按图类型，传播类型和训练类型分类的变体。

gnn: 数据

也有论文采用GCN来解决跨语言的知识图谱对⻬任务，论文模型将不同语言的实体嵌入到向量空间，然后使用相似度进行实体对⻬。 （例如，知识图中的边具有关系类型，并且通过不同边的消息传播应根据其类型而不同）。 边（图结构的边表示节点之间的依存关系） 传统的神经网络不是显式地表达中这种依存关系，而是通过不同节点特征来间接地表达节点之间的关系，这些依赖信息只是作为节点的特征。 首先就是文本分类任务，GNN将一个document或者sentence表示为一个以字(或词)为节点的图结构，然后使用Text GCN来学习词汇或者文本的embedding向量，用于下游任务。 目前的图像分类任务由于大数据和GPU的强大并行计算能力获得很大的突破，但是zero-shot andfew-hot learning在图像领域仍然非常重要。

​ 静态图是稳定的，因此比较好灵活地进行建模，但是动态图是动态的结构，建模较难（当边和节点出现或消失时，GNN 无法自适应地更改）。 GNN能够应用到多个基于文本的任务上，既可以用于sentence-level的任务，也可以用于word-level的任务。 这些同样在图问题中非常试用，因为图结构是最典型的局部连接结构，其次，共享权重可以减少计算量，另外，多层结构是处理分级模式的关键。 因此，不仅仅是GNN，图领域的相关研究都是比较有前景的，这方面的应用也十分广泛，比如推荐系统、计算机视觉、物理/化学（生命科学）、药物发现等等。 附录：在学习GNN过程中，不免会遇到一些额外的或者补充的知识点，所以这些知识都包含在附录中，用于补充GNN阅读报告内容。

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LSTM ，根据具体情境的不同，可以分为 Tree LSTM、Graph LSTM 和 Sentence LSTM 等。 GNN是一种连接模型，通过网络中节点之间的信息传递的方式来获取图中的依存关系，GNN通过从节点任意深度的邻居来更新该节点状态，这个状态能够表示状态信息。 为此，我们采用PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）中的数据处理方式，最终得到多个大小为的输出。

​ 关于这种现象有几个例子：首先，图形数据不是规则的欧几里德，每个节点都有自己的邻域结构，因此不能应用批量。 然后，当存在数百万个节点和边缘时，计算图Laplacian矩阵也是不可行的。 gnn ​ 如何在社交网络或推荐系统等网络规模条件下应用embedding方法对于几乎所有图形嵌入算法来说都是一个致命的问题，而 GNN gnn 也不例外。 扩展 GNN 很困难，因为许多核心步骤在大数据环境中的计算成本都十分高。 推理 推理是高级人工智能的一个非常重要的研究课题，人脑中的推理过程几乎都是基于从日常经验中提取的图形。

GNN的有趣之处在于它可以有效地建模系统中对象之间的关系或交互。 近年来，图神经网络在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。 GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。 本文介绍了图神经网络的基本原理，以及两种高级的算法，DeepWalk和… gnn 目前在信息传播步骤中使用的⻔机制类似于GRU和LSTM模型，这种机制可以减小原始GNN模型的约束，并提升在图结构中的⻓期的信息传播。 Gated graph neural network 将 GRU 机制应用于节点更新。

其次就是序列标注任务，对于图中的每一个节点都有一个隐藏状态，因此，可以使用这个隐藏状态来对每一个节点进行标注。 GNN是用于图数据的深度学习架构，它将端到端学习与归纳推理相结合，业界普遍认为其有望解决深度学习无法处理的因果推理、可解释性等一系列瓶颈问题，是未来3到5年的重点方向。 NetGAN：模型使用随机漫步原理来产生图，该模型将graph generation问题转化为walkgeneration问题，它使用来自于特定图结构的random gnn walks作为输入，并使用GAN的结构来训练一个产生式模型。

在学习到聚合函数和传播函数后，GraphSAGE能够对未⻅过的节点产生embedding。 另外，GraphSAGE使用邻居节点采样的方法来缓和感受野扩展的扩展速度。 在计算机视觉中，一个卷积层后通常会接一个池化层，来得到更加一般的特征。 类似的是，在图结构中，一种分层池化层也能够起到类似的效果，复杂的和大规模的图通常会包含丰富的分层结构，这种结构对于节点层次(node-level)和图层次(graph-level)的分类任务非常重要。 Non-Spectral Methods 直接使用图的拓扑结构，根据图的邻居信息进行信息收集。

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