CS224W 7 A General Perspective on Graph Neural Networks
目录
A General GNN Framework
A single GNN layer
基本形式
Classical GNN Layers: GCN
Classical GNN Layers: GraphSAGE
Classical GNN Layers: GAT
动机
Attenion Mechanism
Multi-head attention
Attenion Mechanism的优点
GNN Layer in Practice
Stacking Layers of a GNN
Stack layers sequentially
结构
Over-smoothing Problem
A General GNN Framework
1.GNN Layer = （1）Message +（2） Aggregation
GCN，GraphSAGE，GAT
2.Connect GNN layers into a GNN
依次堆叠GNN layers
添加skip connection的方法
3.Graph augmentation
Graph feature augmentation
Graph structure augmentation
4. 学习目标函数
监督/无监督的目标函数
节点/边/图水平的目标函数
A single GNN layer
基本形式
GNN layer将一组vectors(v的邻居节点L-1层的嵌入 与 节点v L-1层的嵌入)压缩为单个vector
为什么message要包含节点自身v L-1层的嵌入：否则节点v本身的信息会丢失
包含两部分： Message(节点嵌入的转换)与Aggregation(聚合来自不同节点的message)
Classical GNN Layers: GCN
Message：每个节点u，由节点v的度归一化
Aggregation：对来自所有邻居节点的messages求和，再应用激活函数
Classical GNN Layers: GraphSAGE
1.GraphSAGE的Message在AGG(.)中实现。
2.包含两个阶段的Aggregation：聚合邻居节点；聚合节点自身信息
3.AGG方式多样
4.L2Normalization
对每一层的节点使用L2 Normalization
- 没有L2 Normalization，不同节点的embedding有不同规模
- 在有些情况下，加入L2 Normalization后会有性能的提升
- 在L2 Normalization之后，所有向量有相同的L2-norm，都为1
Classical GNN Layers: GAT
动机
在GCN与GraphSAGE中，权重因子
，是基于图的结构特性(node degree)决定的，所有节点v的邻居节点u都有相同的重要性。
不是所有邻居节点都有相同的重要性，所有计算节点的embedding时应遵顼attention策略，为不同邻居节点指定不同的weights。
Attenion Mechanism
1.基于注意力机制计算节点l层的embedding
（1）首先计算注意力系数(attention coefficients)
。使用注意力机制a，基于节点对u、v的messages计算它们的
表明了u的message对节点v的重要性
（2）计算最终的attention weight
——使用softmax归一化
（3）基于attention weight加权求和计算节点v的第l层的embedding
2.注意力机制a的形式
a可以简单的为单层神经网络
a具有要训练的参数，和其它参数联合训练，例如
Multi-head attention
多头注意力机制不同组的α由不同的function a组成，最后计算节点v的第l层的embedding，可以拼接或者求和。
Attenion Mechanism的优点
允许为不同邻居节点指定不同的重要性值
计算效率高。可以从图中所有边并行的计算attentional coefficients；Aggregation可以对所有节点并行计算。
只关注局部邻居节点。
ps:重要性可能不对称，我给你的信息很重要，但你的信息对我来说不重要
GNN Layer in Practice
可以在单层GNN layer里添加现代的深度学习模块，非常有效。
1.BN
对embedding的每一个维度进行normilzation
2.Dropout
Dropout用于message function里的线性层
3.Activation
Stacking Layers of a GNN
有两种将GNN layers连接成GNNd 方法：依次堆叠layer；添加skip connections
Stack layers sequentially
结构
Over-smoothing Problem
不是GNN layers堆叠的越深越好
1.定义
所有节点的embeddings收敛到相同的值，但是期望的是节点有不同的embedding。
2.原因
Receptive field:决定感兴趣的节点的embedding的节点集。当K层GNN时，每个节点的Receptive field有K-hop的neighborhood。
如果两个节点的Receptive field高度重叠，那么它们的embeddings高度相似。
堆叠许多GNN layers——节点有highly overlapped receptive field——节点embeddings高度相似——出现Over-smoothing Problem
3.解决方法
(1)谨慎加GNN layers
不像NN(例如CNN)，加入更多的GNN layers不总是有帮助
step1:分析解决问题必要的receptive field
step2:设置GNN layers的数量比receptive field稍微多一点
(2)Expressive Power for Shallow GNNS——当GNN layers很少时增加表达能力
- 方法1：增加每一层GNN layer的表达力
原来的每个transformation或者aggregation都是one linear layer,可以将transformation或者aggregation变为DNN
- 方法2：添加不传递message的layers
一个GNN不需要只包含GNN layers，例如，可以在GNN layers之前或之后添加MLP作为预处理层或者后处理层。预处理在编码node features时很重要；后处理在基于embeddings推理或转换时很重要。
(3)Add skip connections in GNNs——当问题需要许多GNN layers时
从过度平滑观察：在早期的GNN层的节点嵌入有时可以更好地区分节点
解决方案：我们可以通过在 GNN 中添加shortcuts，增加早期层对最终节点嵌入的影响。
skip connections创造了混合模型：混合两个不同的层或者模型——上一层和当前层message的加权和
