Cooperative graph neural networks（四）Cooperative Graph Neural Networks

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分类专栏：图节点文章标签：人工智能

于 2024-10-15 14:58:10 首次发布

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引用格式：Finkelshtein B, Huang X, Bronstein M, et al. Cooperative graph neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:2310.01267, 2023.

4、Cooperative Graph Neural Networks

CO-GNNs将图中的每个节点视为多玩家环境中的一个“玩家”，其状态由相应节点的表示（或状态）决定。每个节点通过两阶段过程更新。在第一阶段，每个节点根据自身状态和邻居状态，从动作集合中选择一个动作。在第二阶段，每个节点根据其当前状态和由第一阶段确定的邻居子集的状态进行更新。因此，每个节点可以决定如何与其邻居传播信息。

一个CO-GNN $\left ( \pi ,\eta \right )$ 架构由两个协作的GNN组成：（i）动作网络 $\pi$ 用于选择最佳动作，（ii）环境网络 $\eta$ 用于更新节点表示。CO-GNN层通过如下方式更新每个节点 $v$ 的表示 $h_{v}^{(l)}$ 。首先，动作网络 $\pi$ 根据每个节点 $v$ 的状态及其邻居 $N_{v}$ 的状态，预测 $v$ 可以执行的动作 $\left \{ S,L,B,I \right \}$ 的概率分布 $p_{v}^{(l)}\in R^{4}$ ：