论文笔记：GGNN (门控图神经网络)

GGNN图神经网络详解
最新推荐文章于 2025-10-20 02:40:45 发布
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#GGNN

本文深入探讨了基于GRU的图神经网络(GGNN)模型，该模型通过消息传递机制实现在图结构数据上的信息传播。GGNN利用RNN原理，使节点能够接收和发送相邻节点的信息，有效处理图数据。文章还提供了模型的官方实现和第三方实现资源。

基本概念
GGNN是一种基于GRU的经典的空间域message passing的模型

问题描述
一个图 G = (V, E)， 节点v ∈ V中存储D维向量，边e ∈ E中存储D × D维矩阵， 目的是构建网络GGNN。
实现每一次参数更新时，每个节点既接受相邻节点的信息，又向相邻节点发送信息。

主要贡献

基于GRU提出了GGNN，利用RNN类似原理实现了信息在graph中的传递。
在这里插入图片描述
传播模型
在这里插入图片描述
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输出模型
在这里插入图片描述
来源论文
Gated Graph Sequence Neural Networks，ICLR 2016
链接：https://arxiv.org/abs/1511.05493
官方实现（Lua）：https://github.com/yujiali/ggnn
第三方实现（pytorch）：https://github.com/calebmah/ggnn.pytorch
GRU概念详见：https://blog.youkuaiyun.com/lthirdonel/article/details/88945257

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龙哥盟
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