圖神經網絡簡史、簡介

• 1.圖神經網絡簡史
• 2.圖神經網絡--學習過程
• 3.圖神經網絡--理論基礎
• 4.圖神經網絡的局限
• 5.GNN,RNN,GGNN
• 6.小結

閱讀筆記：從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖神經網絡模型 (一)(https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_1.html)
該文詳細寫明了設涉及的參考材料，是一個很棒的綜述性材料。本文僅作為閱讀該系列文章的筆記，詳情請參考原文。

GNN側重于時序展開，GCN是空間序展開

1.圖神經網絡簡史

2005年–圖神經網絡的概念被提出，

2009年–Franco博士在論文[1]《The graph neural network model》闡明了圖神經網絡的理論基礎。早期的GNN用于諸如依據分子結構對物質進行分類等問題。

2013年–Bruna首次提出基于頻域和基于空域的卷積神經網絡[2]。

其后，基于空域卷積的研究偏多，基于頻域的工作相對較少。

2014年–引發了圖表示學習的研究熱潮(DeepWalk，知識圖譜的分布式表示)。

2.圖神經網絡–學習過程

（沒有明白如何測試，哪些東西是可學習的？）
基本思想就是：建模一張圖（最核心的部分，希望可以通過后續的例子來說明如何建模一張圖），通過信息的傳播使整張圖達到收斂，在其基礎上再進行預測。

學習目標1–利用狀態更新函數f，獲取每個結點的圖感知的隱藏狀態。
學習目標2–利用輸出函數g，來適應下游任務，例如分類。

狀態更新函數f，用來不斷更新結點的隱藏狀態。其輸入是：該結點的特征、鄰居結點的隱藏狀態、鄰居結點的隱藏狀態、邊的特征。f使用神經網絡建模，用另據結點的額隱藏狀態來更新當前結點的狀態，直至隱藏狀態的變化幅度很小。

輸出函數g，其輸入是某一個結點的特征和隱藏狀態，得到下游任務的輸出，例如分類任務。

loss與f,g學習：（以社交網絡為例，在整張圖中）并不是每個結點都有監督信號。有監督信號的結點參與loss的計算，迭代的依次得loss對關于隱狀態的$h_v^0,h_v^1,...,h_v^T$的梯度，用于更新模型參數(f,g的權重吧)(具體操作還是跑代碼能明白的清楚些) AP 算法。

3.圖神經網絡–理論基礎

Franco博士圖神經網絡的理論基礎是不動點理論，專指巴拿赫不動點定理。只要狀態更新函數f是一個壓縮映射，每個結點的任意初始化的隱狀態都能夠收斂至一個固定點的，即不動點。（如何保證這個不動點就是我們想要的點呢）

壓縮映射：對于原空間中的任意兩個點$x,y$，經過f映射后分別變成$f(x),f(y)$。如果滿足$d(f(x),f(y))\le cd(x,y),0\le c\le 1$，那么f即構成一個壓縮映射。
即經f變換后的新空間比原空間要小，原空間被壓縮了。不斷進行壓縮操作，最終就會把原空間中的所有點映射到一個點上。（壓縮軌跡應該不私想象中那么平滑）

保證神經網絡是一個壓縮映射：限制f對h偏導數矩陣的大小，采用雅可比矩陣懲罰項的實現。

4.圖神經網絡的局限

（本階段圖神經網絡的局限性）

邊的特性無法學習

基于不動點的收斂會導致結點之間的隱藏狀態存在較多的信息共享，從而導致狀態太過于光滑，并且屬于結點自身的信息匱乏。

5.GNN,RNN,GGNN

GNN隱狀態的時序迭代更新方式與RNN非常類似，兩者的區別：

GNN依據不動點理論，沿時間展開長度是動態的，RNN沿時間展開的長度就是序列本身的長度。

GNN用AP算法反向傳播，RNN用BPTT優化

GGNN：可學習的邊權，不依賴于不動點定理，使用GRU更新法則，狀態更新若干步，利用BPTT算法反向傳播得到邊權和GRU的參數。

6.小結

之后會介紹圖卷積神經網絡，拜托了基于循環的方法，開始走向多層神經網絡。

[1]. The graph neural network model, https://persagen.com/files/misc/scarselli2009graph.pdf
[2]. Spectral networks and locally connected networks on graphs, https://arxiv.org/abs/1312.6203

總結

以上是生活随笔為你收集整理的PaperNotes(16)-图神经网络GNN简史、不动点建模-笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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