网站seo服务商,网站建设深圳哪家公司好,南桥做网站,客户关系管理系统名词解释针对传统的图神经网络在处理非结构化数据、捕捉高阶关系等方面的局限性#xff0c;研究者们提出了众多优化方案。
这其中#xff0c;超图神经网络、几何图神经网络、动态图神经网络作为GNN发展的前沿方向#xff0c;不仅提供了更加丰富和灵活的方法来处理各种复杂的图数据研究者们提出了众多优化方案。
这其中超图神经网络、几何图神经网络、动态图神经网络作为GNN发展的前沿方向不仅提供了更加丰富和灵活的方法来处理各种复杂的图数据提高模型在特定领域的性能和应用范围同时也在交叉领域有广泛的多元化应用。是我们做创新发论文的好方向。
本文介绍图神经网络这3大创新方向每个方向都附有代表论文以及相应代码共15篇方便同学们理解学习以及复现。
论文原文以及代码需要的同学看文末
动态图神经网络
一种专门设计来处理随时间变化的图数据的深度学习模型。能够捕捉和分析图结构中的时间序列信息对于理解和预测图的动态行为特别有用。在社交网络分析、交通预测、金融市场分析等多个领域都有广泛的应用。
代表论文1
FREEDYG: FREQUENCY ENHANCED CONTINUOUSTIME DYNAMIC GRAPH MODEL FOR LINK PREDICTION
方法本文提出了一种名为FreeDyG的频率增强连续时间动态图模型专为链接预测而设计。该方法包括一个新颖的频率增强MLP-Mixer层能够有效捕捉频域中观察到的周期性时间模式和“shift”现象。同时作者还引入了一个节点交互频率编码器同时提取节点对之间的交互频率信息和共同邻居的比例信息。 创新点 频率增强的MLP-Mixer层这是一种新颖的频率增强多层感知器混合MLP-Mixer层能有效捕捉频域中观察到的周期性时间模式和“移位”现象。 节点交互频率编码器引入了一种节点交互频率编码器可以同时提取节点对之间的交互频率信息和共同邻居比例的信息。通过在频域中进行更深入、更细致的交互模式提取揭示了周期性和“移位”行为。 几何图神经网络
一类特殊的图神经网络专门设计用于处理具有几何特性的图数据。其中群论、对称性和最小作用量原理是亮点。
这类网络能够捕捉到图结构中的几何和拓扑属性在处理具有物理对称性的数据时更为有效例如在平移、旋转和反射不变性方面的表现。
不变模型
代表论文1
ComENet: Towards Complete and Efficient Message Passing for 3D Molecular Graphs
方法论文提出一种完整且高效的图神经网络ComENet来学习三维分子图。该方法通过全局和局部完整性实现了对三维信息的完整性保证并且比现有方法快几个数量级。通过引入重要的旋转角度来实现全局完整性并且提供了该方法完整性的严格证明。 创新点 提出了一种新的消息传递方案用于在1-hop邻居内进行操作以实现完全的3D信息。这种方法通过实现全局和局部的完整性来保证3D图形的完整性尤其是通过引入重要的旋转角度来实现全局的完整性。 设计了一种新的策略以保证局部完整性并且计算成本为O(nk)。通过将旋转角度整合到消息传递方案中该方法可以在构象器级别上实现严格的完整性并能够区分所有构象器。 等变模型
代表论文2
Learning Local Equivariant Representations for Large-Scale Atomistic Dynamics
方法论文介绍了一种称为Allegro的新型深度学习相互作用势模型它具有高精度、可扩展性和泛化能力。该模型结合了神经网络的高精度和局部描述符的可扩展性能够适用于大型体系。Allegro模型使用严格局部的描述符和多层的深度神经网络通过结合等变操作和严格局部描述符的优势实现了高精度的能量和力的预测。 创新点 Allegro是一种新型的深度学习原子间势能模型通过学习等变表示的张量积来描述原子的能量和力具有高度准确性和可扩展性。 Allegro可以准确地预测复杂系统的结构和动力学性质并且在大规模并行计算中具有很高的效率。 Allegro的设计结合了张量积运算、等变神经网络和局部描述符等创新思想突破了传统消息传递方法的局限性展示出了高度准确和可扩展的潜力。 几何图transformer
代表论文3
Equivariant Pretrained Transformer for Unified Geometric Learning on Multi-Domain 3D Molecules
方法使用等变Transformer模型EPT进行预训练在多个领域的三维分子结构上进行统一的几何学建模设计了适用于大规模系统的等变Transformer和针对多领域数据集的块级去噪策略。 创新点 EPT是一种新颖的预训练框架它协调了小分子和蛋白质的几何学习允许跨领域知识转移。 EPT通过使用增强块表示来统一不同领域的分子表示这种表示关注每个原子更广泛的上下文。 EPT实现了一种等变Transformer它保持了分子结构的几何对称性从而准确地表示了3D结构。 超图神经网络
一种先进的机器学习模型它扩展了传统图神经网络的概念以处理更高阶的数据关系。
其核心思想在于利用超图结构来编码和学习数据之间的高阶相关性。与传统的图不同超图可以表示多方面的关系其中每条超边可以连接任意数量的节点。这种结构让超图神经网络特别适合用于数据点之间存在复杂交互的场景。
代表论文1
T-HyperGNNs: Hypergraph Neural Networks Via Tensor Representations
方法论文设计一种使用张量表示的超图神经网络HyperGNNs以充分利用高维超图数据进行表示学习。通过使用张量来编码超图结构并通过交叉节点交互张量来建模节点之间的相互作用HyperGNN可以学习超过节点级求和的高阶函数。 创新点 引入张量表示法和张量 t-乘积提出了基于张量的超图 T-谱卷积。 提出了将 T-谱卷积局部化为 T-空间卷积的方法以减小计算复杂性。 引入了压缩的邻接张量并提出了张量消息传递超图神经网络 (T-MPHN)以提高计算效率。 关注下方《学姐带你玩AI》
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