GNN

任务分类

• Graph-level task

• Node-level task

• Edge-level task

可以利用的信息

• nodes,

• edges,

• global-context

  • master node or context vector

    • 和全部的点或边相连接

    • 解决 node 和 edge 信息传递速度太慢

• connectivity

无监督的节点表示学习

• [[GraphSAGE]]

• [[GAE]]

图分类

• 同质图 Homogeneity

  • 图中的节点类型和关系类型都仅有一种

• 异质图

  • 图中的节点类型或关系类型多于一种

• 属性图

  • 异质图基础上增加了额外的属性信息

问题

• oversmoothing

Ref

• 图神经网络从入门到入门 - 知乎 (zhihu.com)

• A Gentle Introduction to Graph Neural Networks (distill.pub)

  • GNN Predictions by Pooling Information

  • 箱线图 [[boxplot]]

+ [\[\[inductive bias\]\]](/post/logseq/inductive%20bias.html)

  + graph symmetries 对称性 permutation invariance

    + 交换顶点或边顺序，gnn 保持不变

+ Edges and the Graph Dual

  + 点和边互换

+ Graph convolutions as matrix multiplications, and matrix multiplications as walks on a graph

  + 图上做卷积相当于顶点的邻接矩阵做矩阵乘法

+ [\[\[GAT\]\]](/post/logseq/GAT.html) 对邻居的位置不敏感

  + 权重和两个顶点向量相关，和位置无关

• CS224W | Home (stanford.edu)