论文阅读 TEMPORAL GRAPH NETWORKS FOR DEEP LEARNING ON DYNAMIC GRAPHS

最新推荐文章于 2025-09-19 16:41:11 发布

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最新推荐文章于 2025-09-19 16:41:11 发布 · 582 阅读

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#深度学习 #python #人工智能 #计算机

本文提出了时间图网络(TGNs)，一个用于动态图深度学习的高效框架，尤其适用于处理时序事件序列。TGN通过结合记忆模块和图操作，解决了效率问题并超越了现有方法。实验表明，TGN在多个任务和数据集上取得了最先进的结果，且运行速度更快。此外，研究还探讨了不同模块的重要性，特别是在存储长期信息和生成最新节点嵌入方面。

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14 TEMPORAL GRAPH NETWORKS FOR DEEP LEARNING ON DYNAMIC GRAPHS

link:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/2006.10637.pdf%3Fref%3Dhttps://githubhelp.com&hl=zh-TW&sa=X&ei=oVakYtvtIo74yASQ1Jj4AQ&scisig=AAGBfm0bNvzo05HCvteLjeULVNS2Of53Pg&oi=scholarr

Abstract

提出了时间图网络(TGNs)，一个通用的，有效的框架，在动态图上的深度学习表示为时序事件序列。由于记忆模块和基于图的操作的新颖组合，TGN在计算效率更高的同时，显著优于以前的方法。

Conclusion

本文介绍了连续时间动态图学习的通用框架TGN。我们在多个任务和数据集上获得了最先进的结果，同时比以前的方法更快。

详细的消融研究表明，记忆及其相关模块对存储长期信息的重要性，以及基于图的嵌入模块对生成最新节点嵌入的重要性。

Figure and table

图1 由TGN对一批带时间戳的交互进行的计算。上方:嵌入由嵌入模块使用时间图和节点的记忆(1)产生。然后，嵌入用于预测批量交互和计算损失(2,3)。下方:这些相同的交互用于更新内存(4,5,6)。这是一个简化的操作流程，将防止下方所有模块的训练，因为它们不会接收到梯度。第3.2节解释了如何更改操作流程以解决此问题，图2显示了完整的关系图。

图2:TGN用于训练记忆相关模块的操作流程。原始消息存储（Raw Message Store）存储计算消息所需的原始信息，即消息函数的输入，我们称之为原始消息，用于模型过去处理过的交互。

这允许模型将交互带来的记忆更新延迟到以后的批处理中。首先，使用从前几批(1,2,3)中存储的原始消息计算出来的消息更新内存。然后，可以使用刚刚更新的记忆(灰色箭头)计算嵌入(4)。通过这样做，记忆相关模块的计算直接影响损失(5,6)。最后，用于此批处理交互的原始消息存储在原始消息存储(7)中，以便在未来的批处理中使用。

表1 以往的连续时间动态图深度学习模型都是TGN框架的具体案例。图中显示的是消融研究中使用的多种TGN变体。method(l,n)是指使用l层和n个邻居的图卷积。††使用t-batch。∗∗使用邻居的均匀抽样，而默认是抽样最近的邻居。‡‡表示本文中没有解释消息聚合。||||表示使用目标节点邻域的求和(通过图注意力获得)作为消息函数的附加输入。