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编程问答

图神经网络的二阶池化:从节点表示中学习图的表示

發布時間:2024/10/8 编程问答 30 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 图神经网络的二阶池化:从节点表示中学习图的表示 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.


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?PaperWeekly 原創 ·?作者|石壯威

學校|南開大學碩士生

研究方向|機器學習、圖神經網絡

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本文 [1] 提出圖神經網絡的二階池化方法,用以從節點表示中學習圖的表示。與現有的圖池化方法相比,二階池化能夠通過二階信息增強圖池化的性能。本文提出了兩種基于二階池化的全局圖池化方法:雙線性映射與注意力二階池化。此外,作者將注意力二階池化推廣到了層次圖池化方法。作者在圖分類任務進行了詳細的實驗,實驗結果表明,該方法在圖分類任務上表現優秀。

論文標題:

Second-Order Pooling for Graph Neural Networks

Arxiv地址:

https://arxiv.org/abs/2007.10467

IEEE官網地址:

https://ieeexplore.ieee.org/document/9104936

代碼地址:

https://github.com/divelab/sopool


圖池化

考慮一個圖 G=(A,X),其中 A 和 X 分別表示鄰接矩陣和特征矩陣,假設圖的節點數為 n,節點特征維度為 d,那么 ,圖神經網絡(GNN)從通過圖的拓撲結構和特征矩陣,為每個節點學習一個 f 維的表示。

而圖池化,則是通過表示矩陣 H,為全圖學習一個 c 維的特征向量。

其中 g 是圖池化函數。池化函數 g 必須滿足以下兩個要求。

  • 對于不同的圖,節點數 n 是不同的,但 g 輸出的向量維度應該固定,以適應分類器。

  • 將 H 中不同行的順序調換,應輸出相同的 。

  • 將 H 矩陣不同行的順序調換,等價于左乘一個置換矩陣 。

    注記1(置換矩陣)例如,將一個三階矩陣的第 1, 2 行調換,等價于左乘置換矩陣

    置換矩陣滿足 。

    若 H1 是 H2 的一個置換排列,即存在置換矩陣 P 使得 ,那么 。

    注記2(圖神經網絡三種基本的池化方法)均值池化(mean pooling 或 average pooling)、加和池化(sum pooling)和最大值池化(max pooling)是圖神經網絡中最常見、最簡易的兩種池化方法。定義如下。

    容易驗證,這三種池化方法都滿足以上的兩個要求。


    二階池化

    定義1(二階池化)

    容易證明,二階池化 SOPOOL 滿足上述的、圖池化的兩個性質。

    通過 SOPOOL 得到的 f 階矩陣,可以拉伸為一個 維的向量。

    作者提出了兩種進行二階池化的方式,即雙線性二階池化(SOPOOLbimap)和注意力二階池化(SOPOOLattn)。

    定義2(雙線性二階池化)通過一個全連接層,將節點特征由 f 維降到 維,再進行 SOPOOL,即

    定義3(注意力二階池化)

    其中,μ 是一個 f 維的、可學習的向量。

    注記3(注意力機制)回顧注意力機制的計算過程,考慮一個詞嵌入矩陣:

    其中 表示單詞個數, 表示每個詞向量表示的維度。則注意力的計算可以表示為:

    其中 是一個可學習的、 維的向量。(9)-(10)式寫成矩陣形式為 ,(11)式就是這一過程省略了 softmax 歸一化的形式。

    雙線性二階池化和注意力二階池化的計算過程如圖 1 所示。



    多頭注意力與層次圖二階池化

    多頭注意力(multi-head attention),是使用注意力機制的一種常用方法 [2],也被廣泛適用于圖神經網絡中 [3]。作者基于注意力二階池化,定義了多頭注意力二階池化(SOPOOLmattn)。

    定義4(多頭注意力二階池化)

    (16)式定義了一個 k 頭注意力二階池化,設 ,則(16)式等價于:

    (15)式也可以從層次圖池化(hierarchical graph pooling)的角度加以解釋。所謂層次圖池化,是指將一個有 n 個節點的圖聚類為 k 個簇(即轉化為一個有 k 個節點的圖,其中 k<n),多次重復這一過程,直到 k=1,這個單節點圖的節點表示向量,就是圖的表示向量,這一思想已經在多種圖池化方法中得到應用 [4][5]。這一過程可以表示為:

    在本文提出的多頭注意力二階池化中,H' 的計算如(15)式,而鄰接矩陣則可以這樣計算:令:

    則:


    實驗

    作者在 10 個圖分類數據集上做了實驗,包括 3 個化合物分類數據集(MUTAG, PTC, NCI1),2 個蛋白質分類數據集(DD, PROTEINS)和 5 個社交網絡分類數據集(COLLAB, IMDB-BINARY, IMDB-MULTI, REDDIT-BINARY, REDDIT-MULTI5K)。這里,作者使用圖同構網絡(GIN)[6] 作為進行池化前的 GNN 模型。

    在表 1 中,作者對比了 SOPOOLbimap, SOPOOLattn, SOPOOLmattn 與其他圖分類方法,包括基于圖核(graph kernel)[7] 的方法和基于 GNN 的方法。

    在表 2 中,作者在都使用圖同構網絡(GIN)[6] 作為進行池化前的 GNN 模型的前提下,對比了SOPOOLbimap, SOPOOLattn, SOPOOLmattn 與其他圖池化方法。

    在表 3 中,作者使用不同的 GNN 作為進行池化前的 GNN 模型,結果表明,使用GIN-0 [6] 的效果最好。

    在表 4 中,作者對比了 SOPOOLmattn 和不同的基于層次圖的圖池化算法。在表 5 中,作者對比了 SOPOOLmattn 在不同層數下的表現。

    表 1,表 2 和表 4 體現了本文所提出的 SOPOOL 在圖分類任務上超越了現有了 SOTA 方法,體現出卓越的性能,表 3 和表 5 則為優化 SOPOOL 的結構提供了參考。

    參考文獻

    [1]?Z. Wang and S. Ji, Second-Order Pooling for Graph Neural Networks, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020.

    [2]?A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, L. Kaiser, and I. Polosukhin, Attention is all you need, in Advances in Neural Information Processing Systems, 2017, pp. 5998–6008.

    [3]?P. Velickovic, G. Cucurull, A. Casanova, A. Romero, P. Lio, and Y. Bengio, Graph attention networks, in International Conference on Learning Representations, 2018.

    [4]?Z. Ying, J. You, C. Morris, X. Ren, W. Hamilton, and J. Leskovec, Hierarchical graph representation learning with differentiable pooling, in Advances in Neural Information Processing Systems, 2018, pp. 4800–4810.

    [5]?H. Gao and S. Ji, Graph U-Net, in International Conference on Machine Learning, 2019.

    [6]?K. Xu, W. Hu, J. Leskovec, and S. Jegelka, How powerful are graph neural networks, in International Conference on Learning Representations, 2019.

    [7]?N. Shervashidze, P. Schweitzer, E. J. v. Leeuwen, K. Mehlhorn, and K. M. Borgwardt, “Weisfeiler-Lehman graph kernels,” Journal of Machine Learning Research, vol. 12, no. Sep, pp. 2539–2561, 2011.

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    總結

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