图注意力神经网络中为什么用LeakyReLU而不是ReLU
时间: 2023-09-30 13:08:48 浏览: 87
在图注意力神经网络中,使用LeakyReLU而不是ReLU的原因是为了解决ReLU的一个问题,即当输入值为负数时,ReLU会将其转化为0,导致梯度消失的问题。这可能会影响模型的学习能力。
LeakyReLU是对ReLU的一种改进,它在负数输入上引入了一个小的斜率,而不是将其转化为0。具体而言,LeakyReLU定义了一个小的负斜率,使得负数输入也会产生非零输出。这样可以保留一部分负数输入的信息,避免梯度完全消失。
这种改进有助于提高模型的学习能力,尤其是在处理具有稀疏或具有大量负值的数据时。在图注意力神经网络中,由于图数据通常具有复杂的结构和不同程度的连接性,LeakyReLU可以更好地处理这些情况,提高模型的性能和鲁棒性。
因此,在图注意力神经网络中使用LeakyReLU而不是ReLU可以解决梯度消失问题,并且更适用于处理图数据。
相关问题
用pytorch实现一个带注意力机制的图神经网络
好的,下面是一个简单的带注意力机制的图神经网络的PyTorch实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class GraphAttentionLayer(nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features, dropout, alpha, concat=True):
super(GraphAttentionLayer, self).__init__()
self.in_features = in_features
self.out_features = out_features
self.dropout = dropout
self.alpha = alpha
self.concat = concat
self.W = nn.Parameter(torch.zeros(size=(in_features, out_features)))
nn.init.xavier_uniform_(self.W.data, gain=1.414)
self.a = nn.Parameter(torch.zeros(size=(2*out_features, 1)))
nn.init.xavier_uniform_(self.a.data, gain=1.414)
self.leakyrelu = nn.LeakyReLU(self.alpha)
def forward(self, input, adj):
h = torch.mm(input, self.W)
N = h.size()[0]
a_input = torch.cat([h.repeat(1, N).view(N*N, -1), h.repeat(N, 1)], dim=1).view(N, -1, 2*self.out_features)
e = self.leakyrelu(torch.matmul(a_input, self.a).squeeze(2))
zero_vec = -9e15*torch.ones_like(e)
attention = torch.where(adj > 0, e, zero_vec)
attention = F.softmax(attention, dim=1)
attention = F.dropout(attention, self.dropout, training=self.training)
h_prime = torch.matmul(attention, h)
if self.concat:
return F.elu(h_prime)
else:
return h_prime
```
这个代码实现了一个带注意力机制的图神经网络的层,其中包含输入特征的维度in_features,输出特征的维度out_features,dropout率dropout,LeakyReLU激活函数的负斜率alpha,以及一个可选的参数concat,用于指定是否将输入和输出连接在一起。
这个层接受一个输入特征张量input和一个邻接矩阵adj,计算出带注意力机制的输出特征张量。具体来说,它首先将输入特征张量input与权重矩阵W相乘,得到一个中间特征张量h。然后,它将中间特征张量h复制N次,并将每个副本与其他副本拼接在一起,得到一个形状为(N, N, 2*out_features)的张量a_input。张量a_input将作为参数矩阵a的输入,通过矩阵乘法和LeakyReLU激活函数得到一个张量e。该层根据邻接矩阵adj和张量e计算注意力张量attention,对其进行dropout,并将其与中间特征张量h相乘得到带注意力机制的输出特征张量h_prime。如果concat参数为True,则将输入特征张量input和输出特征张量h_prime沿着特征维度拼接在一起,否则只返回输出特征张量h_prime。
注意,这个实现假设输入特征张量input的第一维是节点数N。如果你的数据不是这种形式,你需要对代码进行修改。
设计一种新的图自注意力机制网络,并生成代码
这里提供一种可行的图自注意力机制网络的实现,代码如下:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class GraphAttentionLayer(nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features, dropout=0.6, alpha=0.2):
super(GraphAttentionLayer, self).__init__()
self.in_features = in_features
self.out_features = out_features
self.dropout = dropout
self.alpha = alpha
self.W = nn.Parameter(torch.zeros(size=(in_features, out_features)))
nn.init.xavier_uniform_(self.W.data, gain=1.414)
self.a = nn.Parameter(torch.zeros(size=(2*out_features, 1)))
nn.init.xavier_uniform_(self.a.data, gain=1.414)
self.leakyrelu = nn.LeakyReLU(self.alpha)
def forward(self, h, adj):
Wh = torch.mm(h, self.W)
a_input = self._prepare_attentional_mechanism_input(Wh)
e = self.leakyrelu(torch.matmul(a_input, self.a).squeeze(1))
zero_vec = -9e15*torch.ones_like(e)
attention = torch.where(adj > 0, e, zero_vec)
attention = F.softmax(attention, dim=1)
attention = F.dropout(attention, self.dropout, training=self.training)
h_prime = torch.matmul(attention, Wh)
h_prime = F.elu(h_prime)
return h_prime
def _prepare_attentional_mechanism_input(self, Wh):
N = Wh.size()[0]
Wh_repeated_in_chunks = Wh.repeat_interleave(N, dim=0)
Wh_repeated_alternating = Wh.repeat(N, 1)
all_combinations_matrix = torch.cat([Wh_repeated_in_chunks, Wh_repeated_alternating], dim=1)
return all_combinations_matrix.view(N, N, 2*self.out_features)
class GAT(nn.Module):
def __init__(self, nfeat, nhid, nclass, dropout, alpha, nheads):
super(GAT, self).__init__()
self.dropout = dropout
self.attentions = [GraphAttentionLayer(nfeat, nhid, dropout=dropout, alpha=alpha) for _ in range(nheads)]
for i, attention in enumerate(self.attentions):
self.add_module('attention_{}'.format(i), attention)
self.out_att = GraphAttentionLayer(nhid*nheads, nclass, dropout=dropout, alpha=alpha)
def forward(self, x, adj):
x = F.dropout(x, self.dropout, training=self.training)
x = torch.cat([att(x, adj) for att in self.attentions], dim=1)
x = F.dropout(x, self.dropout, training=self.training)
x = F.elu(self.out_att(x, adj))
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
这个实现是基于图注意力机制(Graph Attention Networks,GAT)的,它是一种常见的图自注意力机制网络。这个实现包括了两个主要的类,一个是`GraphAttentionLayer`,它是一个图注意力层,用于计算节点之间的相似度和加权平均;另一个是`GAT`,它是一个完整的图神经网络,包括多层图注意力层和输出层。
如果需要更改网络结构和超参数,可以在类的定义中进行修改。需要注意的是,这个实现是基于PyTorch框架的,所以需要安装PyTorch才能运行。
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