图神经网络通用框架:探索NLNN非局部神经网络

近年来,图神经网络(Graph Neural Networks,简称GNN)在解决图结构数据任务方面取得了显著的进展。然而,传统的GNN模型通常局限于考虑局部邻居节点信息,对于全局信息的捕捉能力有限。为了克服这一限制,研究人员提出了一种称为非局部神经网络(Non-Local Neural Networks,简称NLNN)的模型,它通过引入非局部操作来捕获全局信息。本文将介绍NLNN模型的基本原理和实现,并提供相应的源代码。

NLNN模型的基本原理

NLNN模型通过引入非局部操作,允许节点之间的信息传递不仅依赖于它们的直接邻居节点,还可以考虑到全局范围内的节点。这种全局信息的捕捉有助于提高模型对图结构的理解能力,并改善在各种图任务中的性能。

NLNN模型的核心思想是在节点之间建立一种全局的联系,并通过计算节点之间的相似度来决定信息传递的权重。这种相似度可以通过各种方式计算,例如计算节点之间的欧氏距离或计算它们的相似度矩阵。然后,通过对节点之间的相似度矩阵进行归一化,可以得到表示节点之间关系的权重矩阵。

在NLNN模型中,节点的更新规则可以表示为以下公式:

h_i' = \frac{1}{C(x)} \sum_{j} f(x_i, x_j) \cdot g(x_j)

其中,h_i’表示节点i的更新后的表示,x_i表示节点i

### 不同类型神经网络的总结与归纳 #### 图神经网络及其变体 为了应对复杂数据结构的需求,研究者们提出了多种图神经网络(GNNs)的变体。这些模型不仅能够处理传统欧几里得空间的数据集,还特别适用于非欧几何环境下的任务。Message Passing Neural Networks (MPNN)[^1] 是一种通用框架,它通过消息传递机制来更新节点表示;Non-local Neural Networks (NLNN) 则强调全局依赖关系的学习;Graph Network (GN) 提供了一个更加灵活的设计思路,允许更复杂的交互模式。 #### 经典人工神经网络架构 经典的人工神经网络是由大量模拟真实神经系统功能的人造单元构成,通常被组织成多层结构——输入层、若干隐藏层以及输出层。每一层内的各个单元会接收来自前一层的信息并经过加权求和后再激活传递给下一层,在这个过程中实现了特征提取与转换的功能[^2]。 #### 特殊用途的概率神经网络 概率神经网络(PNN, Probabilistic Neural Networks),作为一种特殊的ANN子类,采用了基于统计理论的方法来进行分类预测工作。该方法利用Parzen窗作为激活函数形式,并融合了RBFN和其他概率估计手段的优点,从而提高了对于未知样本判别的准确性及稳定性[^3]。 #### 生物启发式的连接主义视角 从生物学角度出发构建起来的人工神经元之间存在着类似于生物体内存在的突触联接方式,这种模仿使得机器具备了一定程度上的自适应能力去完成诸如图像识别、自然语言理解等多种高级认知活动[^4]。 #### 应用导向的研究进展 近年来有关于如何将特定领域先验知识引入到GNN设计当中成为热点话题之一,这有助于提升模型泛化能力和鲁棒性,尤其是在化学物质属性预测等领域展现出巨大潜力[^5]。 ```python # Python代码示例展示简单的三层全连接神经网络定义 import torch.nn as nn class SimpleNeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNeuralNetwork, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(in_features=784, out_features=256) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(in_features=256, out_features=10) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x ```
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