GNN-图卷积模型-2017：MPNN（消息传递神经网络）【消息传递（前向传播）：聚合函数(消息传递)+更新函数(状态更新)】【图卷积模型统一框架】

梦里梦外; 2023-10-03 13:41 8阅读 0赞

《原始论文：Neural Message Passing for Quantum Chemistry》

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## 一、概述 ##

从设计理念上看，空域卷积与深度学习中的卷积的应用方式类似，其核心在于**聚合邻居结点的信息**。

比如说，一种最简单的无参卷积方式可以是：将所有直连邻居结点的隐藏状态加和，来更新当前结点的隐藏状态。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5b-N6ICF44Gu5Lmx5aSq6YOO_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 1]

> 这里非参式的卷积只是为了举一个简单易懂的例子，实际上图卷积在建模时需要的都是带参数、可学习的卷积核。

消息传递网络(MPNN)[《Neural Message Passing ][Neural Message Passing]

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[Neural Message Passing]: https://arxiv.org/abs/1704.01212