graphsage和gcn区别
时间: 2023-10-06 12:13:32 浏览: 62
GraphSAGE和GCN都是用于图神经网络的算法,但是它们有一些区别。GraphSAGE在每个节点上采样邻居节点的特征,然后聚合特征来更新当前节点的特征表示。相比之下,GCN是在图上进行卷积,通过迭代地邻域传播来更新节点的特征表示。另外,GraphSAGE可以采用不同的聚合函数来处理邻居节点的特征,而GCN中默认使用的聚合函数是均值池化。
相关问题
graphsage和gcn相比哪个更能体现邻居重要
性?
对于这个问题,我认为GraphSage更能体现邻居重要性,因为GraphSage可以对每个节点的邻居进行采样,然后通过聚合邻居信息的方式来更新该节点的表示,从而更好地反映了邻居节点对该节点的影响。相比之下,GCN则是通过对所有邻居节点的平均池化来更新节点表示,可能无法很好地区分邻居节点之间的重要性。
GCN、GraphSage、GAT区别
GCN、GraphSage、GAT都是图神经网络中常用的模型,它们的区别主要在于图卷积层的设计和特征聚合方式。GCN使用的是固定的邻居聚合方式,GraphSage使用的是采样邻居并聚合的方式,而GAT则是使用了注意力机制来聚合邻居节点的特征。