hgnn：开启超曲面图神经网络的新篇章

hgnn：开启超曲面图神经网络的新篇章

hgnn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hg/hgnn

项目介绍

在现代深度学习领域，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）以其独特的结构数据处理能力，已经成为处理复杂关联数据的重要工具。然而，传统的GNNs在处理大规模图数据时往往面临着效率与效果的瓶颈。hgnn（Hyperbolic Graph Neural Networks）项目，正是为了解决这一问题而诞生。它基于超曲面空间，提供了一种全新的图神经网络模型，能够在保持图结构信息的同时，提高计算效率。

项目技术分析

hgnn项目采用Python 3.7及以上版本，依赖PyTorch框架、RDKit、numpy、networkx和scikit-learn等库。这些库为项目提供了强大的数据处理和模型训练能力。

项目利用了Riemannian图神经网络的概念，将节点嵌入到超曲面空间中。这种嵌入方式有助于在保持节点间关系的同时，降低数据的维度，从而提高了学习效率和预测精度。

数据预处理

数据预处理是hgnn项目的重要部分。项目支持多种数据集，包括Ethereum、QM8、QM9、ZINC以及合成数据集等。用户可以通过运行相应的shell脚本或Python脚本来下载数据或生成数据。

运行实验

hgnn支持在SLURM集群和多GPU环境下运行。用户可以通过调整参数来运行不同的任务，例如节点分类、图分类等。

项目及技术应用场景

hgnn项目在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在以下场景中表现出色：

1. 社交网络分析：在社交网络中，用户之间的互动关系可以用图表示。hgnn能够有效地提取用户间的复杂关系，用于推荐系统、影响力分析等。

2. 生物信息学：在生物信息学领域，分子的结构可以用图来表示。hgnn能够帮助预测分子的属性，如化学反应性、生物活性等。

3. 知识图谱：知识图谱中包含大量的实体和关系。hgnn能够有效地处理这些复杂的关系，用于实体识别、关系抽取等任务。

项目特点

hgnn项目具有以下显著特点：

• 高维嵌入：项目支持将节点嵌入到高维超曲面空间，这有助于捕捉更复杂的图结构信息。

• 灵活的优化器：项目提供了多种优化器，包括Euclidean和Hyperbolic优化器，可以根据任务需求灵活选择。

• 多关系处理：项目支持处理具有多种关系的图数据，这对于复杂关系的建模具有重要意义。

• 自定义 manifold：用户可以选择使用Euclidean、Poincaré或Lorentz manifold，根据数据特性进行优化。

在当前的深度学习领域，hgnn项目以其独特的视角和创新的技术，为我们提供了一个全新的工具，有望解决传统GNNs在处理大规模复杂图数据时面临的挑战。无论是学术研究还是工业应用，hgnn都是一个值得尝试的开源项目。

hgnn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hg/hgnn