DeepMind 开源图网络库

今年 6 月份,Deepmind 发表了一篇论文,将图与深度神经网络相结合,由此提出了一种新型图网络。由于图网络主要采用神经网络的方式对图进行操作,因此它又可以称为图神经网络。机器之心做了详细解读

图网络即可以在社交网络或其它基于图形数据上运行的一般深度学习架构,它是一种基于图结构的广义神经网络。图网络一般是将底层图形作为计算图,并通过在整张图上传递、转换和聚合节点特征信息,从而学习神经网络基元以生成单节点嵌入向量。生成的节点嵌入向量可作为任何可微预测层的输入,并用于节点分类或预测节点之间的连接,完整的模型可以通过端到端的方式训练。

目前图网络在监督学习、半监督学习和无监督学习等领域都有探索,因为它不仅能利用图来表示丰富的结构关系,同时还能利用神经网络强大的拟合能力。

一般图网络将图作为输入,并返回一张图以作为输入。其中输入的图有: edge- (E )、node- (V ) 和 global-level (u) 属性,输入也有相同的结构,只不过会使用更新后的属性。如下展示了输入图、对图实现的计算及输出图。论文地址

图网络库
图网络库

GitHub地址项目 GitHub 地址