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| 本文作者： AI研習(xí)社-譯站 | 2019-03-06 10:19 |
本文為 AI 研習(xí)社編譯的技術(shù)博客，原標(biāo)題 ：
A Gentle Introduction to Graph Neural Networks (Basics, DeepWalk, and GraphSage)
作者 | 黃功詳 Steeve HuangFollow
翻譯 | GuardSkill、絲特芬妮?理
校對 | 醬番梨 審核 | 約翰遜·李加薪 整理 | 立魚王
原文鏈接：
https://towardsdatascience.com/a-gentle-introduction-to-graph-neural-network-basics-deepwalk-and-graphsage-db5d540d50b3
圖片來源： Pexels
近來，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)在各個領(lǐng)域廣受關(guān)注，比如社交網(wǎng)絡(luò)，知識圖譜，推薦系統(tǒng)以及生命科學(xué)。GNN在對圖節(jié)點之間依賴關(guān)系進行建模的強大功能使得與圖分析相關(guān)的研究領(lǐng)域取得了突破。 本文旨在介紹圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識兩種較高級的算法，DeepWalk和GraphSage。
在我們學(xué)習(xí)GAN之前，大家先了解一下什么圖。在計算機科學(xué)中，圖是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由頂點和邊組成。圖G可以通過頂點集合V和它包含的邊E來進行描述。
根據(jù)頂點之間是否存在方向性，邊可以是有向或無向的。
頂點通常稱為節(jié)點。在本文中，這兩個術(shù)語是可以互換的。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種直接在圖結(jié)構(gòu)上運行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GNN的一個典型應(yīng)用是節(jié)點分類。本質(zhì)上，圖中的每個節(jié)點都與一個標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)，我們希望預(yù)測未標(biāo)記節(jié)點的標(biāo)簽。本節(jié)將介紹論文中描述的算法，GNN的第一個提法，因此通常被視為原始GNN。
在節(jié)點分類問題中，每個節(jié)點v都可以用其特征x_v表示并且與已標(biāo)記的標(biāo)簽t_v相關(guān)聯(lián)。給定部分標(biāo)記的圖G，目標(biāo)是利用這些標(biāo)記的節(jié)點來預(yù)測未標(biāo)記的節(jié)點標(biāo)簽。 它通過學(xué)習(xí)得到每個節(jié)點的d維向量（狀態(tài)）表示h_v，同時包含其鄰居的信息。
https://arxiv.org/pdf/1812.08434
x_co[v] 代表連接頂點v的邊的特征，h_ne[v]代表頂點v的鄰居節(jié)點的嵌入表示，x_ne[v]代表頂點v的鄰居節(jié)點特征。f是將輸入投影到d維空間的轉(zhuǎn)移函數(shù)。由于要求出h_v的唯一解，我們應(yīng)用Banach不動點理論重寫上述方程進行迭代更新。
https://arxiv.org/pdf/1812.08434
H和X分別表示所有h和x的連接。
通過將狀態(tài)h_v以及特征x_v傳遞給輸出函數(shù)g來計算GNN的輸出。
https://arxiv.org/pdf/1812.08434
這里的f和g都可以解釋為全連接前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 L1損失可以直接表述如下：
https://arxiv.org/pdf/1812.08434
可以通過梯度下降優(yōu)化。
但是，本文指出的原始GNN有三個主要局限：
如果放寬了“固定點”的假設(shè)，則可以利用多層感知器來學(xué)習(xí)更穩(wěn)定的表示，并刪除迭代更新過程。 這是因為，在原始方法中，不同的迭代使用轉(zhuǎn)移函數(shù)f的相同參數(shù)，而不同MLP層中的不同參數(shù)允許分層特征提取。
它不能處理邊緣信息（例如知識圖譜中的不同邊可能表示節(jié)點之間的不同關(guān)系）
固定點會限制節(jié)點分布的多樣化，因此可能不適合學(xué)習(xí)節(jié)點表示。
已經(jīng)提出了幾種GNN變體來解決上述問題。 但是，他們不是這篇文章的重點。
DeepWalk是第一個以無監(jiān)督學(xué)習(xí)的節(jié)點嵌入算法。 它在訓(xùn)練過程中類似于詞嵌入。 它的初衷是圖中的兩個節(jié)點分布和語料庫中的單詞分布都遵循冪律，如下圖所示：
http://www.perozzi.net/publications/14_kdd_deepwalk.pdf
算法包括兩個步驟：
在圖中的節(jié)點上執(zhí)行隨機游走生成節(jié)點序列
運行skip-gram，根據(jù)步驟1中生成的節(jié)點序列學(xué)習(xí)每個節(jié)點的嵌入
在隨機游走過程中，下一個節(jié)點是從前一節(jié)點的鄰居統(tǒng)一采樣。 然后將每個序列截短為長度為2 | w |+1的子序列，其中w表示skip-gram中的窗口大小。如果您不熟悉skip-gram，我之前的博客文章已經(jīng)向您介紹它的工作原理。
在論文中，分層softmax用于解決由于節(jié)點數(shù)量龐大而導(dǎo)致的softmax計算成本過高的問題。為了計算每個單獨輸出元素的softmax值，我們必須為所有元素k計算ek。
softmax的定義
因此，原始softmax的計算時間是 O(|V|) ，其中其中V表示圖中的頂點集。
多層的softmax利用二叉樹來解決softmax計算成本問題。 在二叉樹中，所有葉子節(jié)點（上面所說的圖中的v1，v2，... v8）都是圖中的頂點。 在每個內(nèi)部節(jié)點中（除了葉子節(jié)點以外的節(jié)點，也就是分枝結(jié)點），都通過一個二元分類器來決定路徑的選取。 為了計算某個頂點v_k的概率，可以簡單地計算沿著從根節(jié)點到葉子節(jié)點v_k的路徑中的每個子路徑的概率。 由于每個節(jié)點的孩子節(jié)點的概率和為1，因此在多層softmax中，所有頂點的概率之和等于1的特性仍然能夠保持。如果n是葉子的數(shù)量，二叉樹的最長路徑由O（log（n））限定，因此，元素的計算時間復(fù)雜度將減少到O（log | V |）。
多層softmax
(http://www.perozzi.net/publications/14_kdd_deepwalk.pdf)
在訓(xùn)練DeepWalk GNN之后，模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到了了每個節(jié)點的良好表示，如下圖所示。 不同的顏色在輸入圖中（圖a）表示不同標(biāo)簽。 我們可以看到，在輸出圖（每個頂點被嵌入到2維平面）中，具有相同標(biāo)簽的節(jié)點聚集在一起，而具有不同標(biāo)簽的大多數(shù)節(jié)點被正確分開。
http://www.perozzi.net/publications/14_kdd_deepwalk.pdf
然而，DeepWalk的主要問題是它缺乏泛化能力。 每當(dāng)有新節(jié)點加入到圖中時，它必須重新訓(xùn)練模型以正確表示該節(jié)點（ 直推式學(xué)習(xí) ）。 因此，這種GNN不適用于圖中節(jié)點不斷變化的動態(tài)圖。
GraphSage提供了解決上述問題的解決方案，它以歸納方式學(xué)習(xí)每個節(jié)點的嵌入。 具體來講，它將每個節(jié)點用其鄰域的聚合重新表示。 因此，即使在訓(xùn)練時間期間未出現(xiàn)在圖中新節(jié)點，也仍然可以由其相鄰節(jié)點正確地表示。 下圖展示了GraphSage的算法過程。
https://www-cs-faculty.stanford.edu/people/jure/pubs/graphsage-nips17.pdf
外層for循環(huán)表示更新迭代次數(shù)，而 h^k_v 表示節(jié)點v 在迭代第 k 次時的本征向量。 在每次迭代時，將通過聚合函數(shù)，前一次迭代中 v 和 v 領(lǐng)域的本征向量以及權(quán)重矩陣W^k 來更新h^k_v 。這篇論文提出了三種聚合函數(shù)：
1.均值聚合器：
均值聚合器取一個節(jié)點及其鄰域的本征向量的平均值。
https://www-cs-faculty.stanford.edu/people/jure/pubs/graphsage-nips17.pdf
與原始方程相比，它刪除了上述偽代碼中第5行的連接操作。 這種操作可以被視為"skip-connection" ("跳連接")，這篇論文后面將證明其可以在很大程度上提高模型的性能。
2. LSTM聚合器：
由于圖中的節(jié)點沒有任何順序，因此他們通過互換這些節(jié)點來隨機分配順序。
3.池聚合器：
此運算符在相鄰頂點集上執(zhí)行逐元素池化函數(shù)。下面顯示了最大池的例子：
https://www-cs-faculty.stanford.edu/people/jure/pubs/graphsage-nips17.pdf
可以用平均池或任何其他對稱池函數(shù)替換這種最大池函數(shù)。盡管均值池和最大池聚合器性能相似，但是池聚合器（也就是說采用最大池函數(shù)）被實驗證明有最佳的性能。 這篇論文使用max-pooling作為默認聚合函數(shù)
損失函數(shù)定義如下：
https://www-cs-faculty.stanford.edu/people/jure/pubs/graphsage-nips17.pdf
其中u 和v 共同出現(xiàn)在一定長度的隨機游走中，而 v_n 是不與u共同出現(xiàn)的負樣本。這種損失函數(shù)鼓動節(jié)點在投影空間中更靠近嵌入距離更近的節(jié)點，而與那些相距很遠的節(jié)點分離。通過這種方法，節(jié)點將獲得越來越多其鄰域的信息。
GraphSage通過聚合其附近的節(jié)點，可以為看不見的節(jié)點生成可表示的嵌入位置。它讓節(jié)點嵌入的方式可以被應(yīng)用于涉及動態(tài)圖的研究領(lǐng)域，這類動態(tài)圖的圖的結(jié)構(gòu)是可以不斷變化的。例如，Pinterest采用了GraphSage的擴展版本PinSage作為他們的內(nèi)容探索系統(tǒng)的核心。
您已經(jīng)學(xué)習(xí)了圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，DeepWalk和GraphSage的基礎(chǔ)知識。 GNN在復(fù)雜圖形結(jié)構(gòu)建模中的強大功能確實令人驚訝。鑒于其高效性，我相信GNN將在人工智能的發(fā)展中發(fā)揮重要作用。如果您覺得我的文章還不錯，請不要忘記在Medium和Twitter上關(guān)注我，我經(jīng)常分享AI，ML和DL的高級發(fā)展動態(tài)。
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