异构网络小入
创始人
2024-02-11 05:04:59
0

A Survey of Heterogeneous Information Network Analysis

Heterogeneous Graph Attention Network

异构网络很火吗?
在一个网络中,不用节点的类型不同,这是肯定的。
所以,异构网络在表征比较复杂的情形时,是比较合适的。

自然语言处理中,图网络用的多吗?

是不是只在有知识图谱的情形下会使用到?
但在看SCI期刊论文中,比较多。
可是顶会论文中,没有怎么看到过。。

图怎么编码?

图由节点和边组成。
在编码节点时,是通过组合邻居节点的信息一起作为当前节点的表征。
相比较于神经网络最基本的网络结构全连接层(MLP),特征矩阵乘以权重矩阵,图神经网络多了一个邻接矩阵。计算形式很简单,三个矩阵相乘再加上一个非线性变换(下图)。
在这里插入图片描述

GCN可谓是图神经网络的“开山之作”,它首次将图像处理中的卷积操作简单的用到图结构数据处理中来,并且给出了具体的推导,这里面涉及到复杂的谱图理论,具体推到可以参考[6][7]。推导过程还是比较复杂的,然而最后的结果却非常简单( 图5)。

在这里插入图片描述

参考原文链接:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/136521625

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