在圖上發(fā)送消息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MPNN原理和代碼實(shí)現(xiàn)是怎樣的

在圖上發(fā)送消息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MPNN原理和代碼實(shí)現(xiàn)是怎樣的，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。

創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括寧夏網(wǎng)站建設(shè)、寧夏網(wǎng)站制作、寧夏網(wǎng)頁制作以及寧夏網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，寧夏網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到寧夏省份的部分城市，未來相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

歡迎來到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的世界，在這里我們?cè)趫D上構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型。你可以認(rèn)為這很簡(jiǎn)單。畢竟，我們難道不能重用使用正常數(shù)據(jù)的模型嗎?

其實(shí)不是。在圖中所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)(節(jié)點(diǎn))是相互連接的。這意味著數(shù)據(jù)不再是獨(dú)立的，這使得大多數(shù)標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型毫無用處，因?yàn)樗鼈兊耐茖?dǎo)都強(qiáng)烈地基于這個(gè)假設(shè)。為了克服這個(gè)問題，可以從圖中提取數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，或者使用直接對(duì)這類數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的模型。

創(chuàng)建直接在圖上工作的模型更為理想，因?yàn)槲覀兛梢垣@得更多關(guān)于圖的結(jié)構(gòu)和屬性的信息。在本文中，我們將研究一種專門為此類數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的架構(gòu)，即消息傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MPNNs)。

模型的各種變體

在將模型標(biāo)準(zhǔn)化為單個(gè)MPNN框架之前，幾位獨(dú)立研究人員已經(jīng)發(fā)布了不同的變體。這種類型的結(jié)構(gòu)在化學(xué)中特別流行，可以幫助預(yù)測(cè)分子的性質(zhì)。

Duvenaud等人在2015年發(fā)表了有關(guān)該主題的第一批著作之一[1]。他使用消息傳遞體系結(jié)構(gòu)從圖分子中提取有價(jià)值的信息，然后將其轉(zhuǎn)換為單個(gè)特征向量。當(dāng)時(shí)，他的工作具有開創(chuàng)性，因?yàn)樗贵w系結(jié)構(gòu)與眾不同。實(shí)際上是最早可以在圖上運(yùn)行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)之一。