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本文转载自:机器之心
本文将分图神经网络历史、图神经网络的最新研究进展和图神经网络的应用进展三大部分归纳总结该课程 Theme II: Advances and Applications 部分的核心内容。作者包括腾讯荣钰、徐挺洋、黄俊洲,清华大学黄文炳,香港中文大学程鸿。
变体卷积:Lanczos 网络(使用 Lanczos 算法来获取图拉普拉斯的低秩近似)、图小波神经网络(使用小波变换替代傅里叶变换)、双曲 GCN(将 GCN 构建到双曲空间中)。
注意力机制:图注意力网络(使用可学习的自注意力替换固定的聚合权重)、门控注意力网络(加入了可学习的门来建模每个头的重要度)、谱式图注意力网络(将注意力应用于谱域中的高 / 低频组件)。
图池化:SAGE(自注意图嵌入,在池化时使用自注意力来建模节点重要度)、通过图剪切实现图池化(通过图剪切算法得到的预训练子图实现图池化)、可微分图池化(DIFFPOOL,通过学习聚类分配矩阵以分层方式来聚合节点表征)、特征池化(EigenPooling,通过整合节点特征和局部结构来获得更好的分配矩阵)。
高阶 GNN:高阶 GNN 是指通过扩展感受野来将高阶相近度(high-order proximities)编码到图中。高阶相近度描述的是距离更多样的节点之间的关系,而不仅是近邻节点之间的关系。这方面的研究工作包括 DCNN(通过把转移矩阵的幂级数堆叠起来而将邻接矩阵扩展为张量,然后相互独立地输出节点嵌入和图嵌入)、MixHop(使用了归一化的多阶邻接矩阵,然后汇集各阶的输出,从而同时得到高阶和低阶的相近度)、APPNP(使用了个性化 PageRank 来为目标节点构建更好的近邻关系)。
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