GNN对于输入输出的公式
时间: 2023-10-06 11:11:26 浏览: 36
GNN(图神经网络)的输入和输出通常与传统神经网络有所不同,因为它们是用于处理图数据的。以下是常见的输入输出公式:
输入:
- 节点特征矩阵 X (N x F),其中 N 是节点数,F 是每个节点的特征维度。
- 边的邻接矩阵 A (N x N),其中 A_ij 表示节点 i 和 j 是否相连。
输出:
- 节点表示矩阵 Z (N x D),其中 D 是节点的嵌入维度。
GNN 的计算通常是基于节点的邻居关系进行的,可以使用以下公式:
$$
h_{i}^{(l)} = \sigma\left(\sum_{j \in N_i} \frac{1}{c_{i,j}}W^{(l)}h_j^{(l-1)}\right)
$$
其中 $h_i^{(l)}$ 表示第 $l$ 层中节点 $i$ 的表征,$N_i$ 表示节点 $i$ 的邻居节点集合,$W^{(l)}$ 是第 $l$ 层的权重矩阵,$\sigma$ 是激活函数,$c_{i,j}$ 是归一化常数,可以使用度数或其他方法计算。在最终一层,$h_i^{(L)}$ 通常被作为节点表示 $z_i$。
相关问题
GNN后门攻击ASR计算公式
很抱歉,根据提供的引用内容,没有提到GNN后门攻击ASR计算公式。但是,引用中提到了GNN后门攻击的一些基本概念和实验设置,可以简单介绍一下:
GNN后门攻击是指在GNN模型中注入后门,使得攻击者可以通过触发器控制新节点的预测结果,从而达到攻击的目的。攻击者需要接触到图G和后面的分类器,并且要使得子图gt的周围的K-hop的结点都被分类错误到指定的类别yt。其中的K是GNN的层数。
ASR计算公式是指自动语音识别的计算公式,与GNN后门攻击无关。如果您有其他问题,可以继续提出。
图神经网络的输入输出
图神经网络(Graph Neural Network,简称GNN)是一种用于处理图数据的机器学习模型。它可以对节点和边进行学习和推理,从而实现对图结构的分析和预测。
GNN的输入通常包括两部分:节点特征和边特征。节点特征是描述每个节点的属性或状态的向量,可以是任意维度的数值或离散值。边特征是描述节点之间关系的向量,可以表示节点之间的连接强度、距离等信息。
GNN的输出通常有两种形式:节点级别输出和图级别输出。节点级别输出是对每个节点进行预测或分类的结果,可以是节点的标签、状态或其他属性。图级别输出是对整个图进行预测或分类的结果,可以是图的属性、结构或其他全局信息。
总结一下,图神经网络的输入包括节点特征和边特征,输出包括节点级别输出和图级别输出。
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