NRU算法的核心算法代码
时间: 2024-06-22 17:02:36 浏览: 4
NRU(Neural Relational Unit)算法是一种用于处理和建模关系数据的神经网络模型,它结合了注意力机制和图神经网络的思想。核心算法代码通常包含以下几个关键部分:
1. **注意力机制**:使用自注意力(Self-Attention)层,计算节点之间的注意力权重,这一步是通过计算query, key, value三者之间的相似度矩阵得到的。
```python
def attention(query, key, value, mask=None):
scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(key.size(-1))
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -float('inf'))
weights = F.softmax(scores, dim=-1)
output = torch.matmul(weights, value)
return output
```
2. **关系编码**:对于每个节点,会将它的特征与其他节点的关系进行融合,形成新的表示。
```python
def relational_encoding(node_features, edge_indices, edge_values, num_relations):
# 对于每个节点,分别应用不同的注意力头
outputs = []
for relation in range(num_relations):
# 提取对应关系的边信息
relation_edges = (edge_indices[:, 0] == relation) & (edge_indices[:, 1] == node_indices)
attention_output = attention(node_features[relation_edges], node_features[relation_edges], node_features[relation_edges])
outputs.append(attention_output)
# 合并所有关系的信息
output = torch.cat(outputs, dim=1)
return output
```
3. **更新节点状态**:将关系编码结果与原始节点特征结合,生成更新后的节点表示。
```python
def update_node_states(node_features, relation_outputs):
new_node_features = node_features + relation_outputs
return new_node_features
```
请注意,上述代码是简化版的示例,并非完整的模型实现,实际代码可能需要处理更复杂的动态图、分批处理等细节。在使用时,需要安装相关的深度学习库如PyTorch或TensorFlow,并参照官方文档或开源项目中的实现。
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