HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?

最新推荐文章于 2025-02-27 16:26:42 发布
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本文深入探讨了图神经网络（GNN）的表示能力，分析了它们在捕捉不同图形结构方面的潜力。研究发现GNN在区分图结构方面与Weisfeiler-Lehman图同构测试相当。此外，提出了一种名为图同构网络（GIN）的简单架构，其表征能力等同于WL测试。实验验证了理论，表明GIN在图分类任务中表现出最先进的性能，而某些GNN变体如GCN和GraphSAGE则无法区分特定的图结构。
HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?

ABSTRACT

Graph Neural Networks (GNNs) are an effective framework for representation learning of graphs. GNNs follow a neighborhood aggregation scheme, where the representation vector of a node is computed by recursively aggregating and trans-forming representation vectors of its neighboring nodes. Many GNN variants have been proposed and have achieved state-of-the-art results on both node and graph classification tasks. However, despite GNNs revolutionizing graph representation learning, there is limited understanding of their representational properties and limitations. Here, we present a theoretical framework for analyzing the expressive power of GNNs

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图机器学习（7）——图神经网络 (Graph Neural Network, GNN)
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图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 是一类专门处理图结构数据的深度学习方法。这类方法也被称为几何深度学习 (geometric deep learning)，在社交网络分析、计算机图形学等众多领域正受到日益广泛的关注。在本节中，我们介绍了 GNN 的核心原理，将卷积等经典深度学习范式拓展至非欧几里得图空间，实现了局部结构与全局特征的层次化提取。
【图神经网络论文整理】（十）—— How Powerful are Graph Neural Networks?：GIN
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目前很多GNNs不断被提出，大多是采用邻居聚合和图级池化的方法，虽然这些GNN模型在节点分类、边预测和图分类等许多任务上都取得了不错的性能，但是新型的GNN的设计大多是基于经验直觉、启发式和实验试错，因此它们对GNNs的性质和局限性的理论认识较少，对GNNs表征能力的形式化分析有限。其中第一个式子就是聚合函数，用于集合给定节点的邻居的特征向量，第二个式子就是将第一步聚合后的特征向量与该中心节点的特征向量进行结合，用于更新中心节点的特征向量。上述的聚合操作采用的是最大池化，其中的。
图神经网络表达能力有多强？（how powerful are graph neural networks）.zip
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图神经网络表达能力有多强？阅读这篇文章，个人自见分晓。
论文解读：How Powerful are Graph Neural Networks?
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How Powerful are Graph Neural Networks? [Blog : Paper Notes sorted out by paper] ???? About This Paper Keyulu Xu, Weihua Hu, Jure Leskovec, Stefanie Jegelka MIT and Stanford University https://arxiv.org/pdf/1810.00826.pdf ???? GNNs 一个图神经网络的更新准则一般可以归纳为这样：
图神经网络的背后：HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS？
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How powerful are graph neural networks
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摘要 图神经网络（GNN）是用于图的表示学习的有效框架。 GNN遵循邻域聚合方案，其中节点的表示向量是通过递归聚合和转换其相邻节点的表示向量来计算的。 已经提出了许多GNN变体，并且在节点和图分类任务上都取得了最新的成果。 然而，尽管GNN革新了图形表示学习，但对其表示特性和局限性的理解仍然有限。 在这里，我们提出了一个理论框架，用于分析GNN捕获不同图形结构的表达能力。 我们的结果表征了流行的GNN变体（例如图卷积网络和GraphSAGE）的判别力，并表明它们无法学会区分某些简单的图结构。 然后，我们开
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How powerful are graph neural networks? ICLR 2019 背景 1.图神经网络 图神经网络及其应用 2.Weisfeiler-Lehman test 同构：如果图G1和G2的顶点和边的数目相同，并且边的连通性相同，则这两个图可以说是同构的，如下图所示。也可以认为G2的顶点是从G1的顶点映射而来的。这是一个具有挑战性的问题：目前还没有已知的多项式时间算法。图同构的Weisfeiler-Lehman（WL）检验是一种有效且计算效率高的检验，它能区分一大类图。 W
【文献笔记】How powerful are graph neural networks?
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Abstract (1) What do the author(s) want to know (motivation)? (2) What did they do (approach/methods)? (3) Why was it done that way (context within the field)? (4) What do the results show (figures and data tables)? (5) How did the author(s) interpret the
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1. 表明 GNN 在区分图结构方面最多与 WL 测试一样强大。 2. 建立了邻居聚合和图读出函数的条件，在这些条件下生成的 GNN 与 WL 测试一样强大。 3. 识别出流行的 GNN 变体无法区分的图结构，例如GCN和GraphSAGE，并且我们精确地表征了图结构的种类，例如基于GNN的模型可以捕捉。 4. 提出图同构网络（GIN），并表明它的判别/表示能力等于 WL test的能力。
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突破传统基于矩阵分解的节点嵌入方式，GraphSAGE 通过采样和聚合节点局部邻域的特征信息来生成嵌入，同时学习节点邻域的拓扑结构和特征分布。对于多重集只有sum方法是单射的，根据作者的理论只有aggregation和readout都是单射，才能使GNN的判别图同构的能力最强。换句话说，假设不同的基集对应一种分布，那么mean可以区分这些不同的分布，但无法区分相同基集的不同多重集。回顾sum方法，我们就发现，sum可以区别不同的基集构成的多重集，和相同基集构成的多重集。那么mean的区分能力到底在哪里？
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发表于ICLR 2019. HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?abstract1.introduction2.preliminaries3.theoretical framework：overview4.building powerful graph neural networks abstract 尽管GNN彻底改变了图表示学习，但是在表示属性上存在限制。我们提出了一个理论框架来分析捕捉不同的图结构的GNNs的表达能力。我们的结果展示了GNN变体的分辨能力，例如
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HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? 论文理解 这一阵对图神经网络的理论表达能力很感兴趣，所以就读了很多理论相关的文章，感觉还是很巧妙的。 首先记录Jure大神的这篇文章吧。 摘要 作者在摘要里提到，本文是提供一个理论的评估GNN的表达能力的框架，并且提供了一个可证明的有最大的表达能力的GNN模型 引言 作者在引言里提到设计GNN主要是基于经验，直觉，实验结果等，不太好。接着 接着作者就提到了WL test。根据作者的介绍，WL test就是迭代的更新一个点的表征为
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论文笔记：ICLR 2019 How Powerful Are Graph Neural Networks
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前言 虽然 GNN 提供了在深度学习层面解决非欧式空间图结构数据的一系列方法，但人们对其表示学习方法的特点和局限性认识有限。因此作者提出了一个理论框架来分析GNNs 捕获不同图结构的表达能力。作者主要分析了主要的 GNN 方法的辨别力，尤其是 GCN 和 GraphSAGE 并证明它们不能对不同的简单图结构进行区分。并且作者提出了一个新的框架来完成图表示学习并在图级别的分类任务上进行了测试。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1810.00826 github：https://githu
《How powerful are graph neural networks》论文翻译
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作者：Keyulu Xu (MIT)，Weihua Hu(Stanford Universtity)，Jure Leskovec(Stanford Universtity)，Stefanie Jegelka(MIT)​ 图神经网络（GNNs）是一种有效的图表示学习框架。图神经网络遵循邻域聚合方案，其中节点的表示向量是通过递归地聚合和变换其相邻节点的表示向量来计算的。到目前为止，许多图神经网络的变种也已经被提出，并且在节点和图分类任务上取得了优异的成果。然而，尽管图神经网络彻底改变了图表示学习，但我们对其表
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HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? Code link： https://github.com/weihua916/powerful-gnns 摘要：GNN对于图形的特征很有效，其可以通过不断汇聚领节点的信息，GNN的变体在节点还是图形分类方面都取得很多的成就，然后即便GNN革命性的特征表达，然后还是存在属性的理解限制，因此提出了能够从不同的GNN...
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