没有网站备案,怎么做无货源电商,国内做心理咨询师培训出名的网站,友情链接交易Self-Pro: A Self-Prompt and Tuning Framework for Graph Neural Networks
#paper/GFM/GNN-BASED# #paper/⭐⭐⭐#
注意#xff1a;这篇文章是每个图一个GCN模型#xff0c;而不是所有图一个GCN 模型
算是最早的涉及异配图的prompt了
贡献和动机#xff1a; 非对…Self-Pro: A Self-Prompt and Tuning Framework for Graph Neural Networks
#paper/GFM/GNN-BASED# #paper/⭐⭐⭐#
注意这篇文章是每个图一个GCN模型而不是所有图一个GCN 模型
算是最早的涉及异配图的prompt了
贡献和动机 非对称图对比学习GraphACL 提出一种预训练方法通过非对称对比学习捕获节点间的高阶相似性避免传统方法对同质图homophily的依赖有效处理异质图。 统一任务模板 将预训练与下游任务如节点分类、链接预测统一为相似性计算模板减少目标差异导致的负迁移问题。例如节点分类通过类原型class prototype与节点的相似性进行预测。 自适配器与参数重用 重用预训练阶段的投影器projector作为下游任务的适配器self-adapter无需额外参数显著提升调优效率。 自提示机制 结构提示通过添加两跳邻居等结构信息增强上下文表示。语义提示利用节点属性如替换邻接矩阵为单位矩阵保留语义信息。 提示生成基于图自身信息而非随机初始化提升稳定性和泛化能力。
方法
对比学习的三种方法
作者使用了第三种方法并认为 g ( ⋅ ) g(\cdot) g(⋅)可以引入语义信息
方法框架
由于对应上面第三种方法其对比损失可以为 L − 1 ∣ V ∣ ∑ v ∈ V 1 ∣ N ( v ) ∣ ∑ v ∈ N ( v ) log exp ( z v T h v / τ ) exp ( z v T h v / τ ) ∑ v − ∈ V − exp ( h v T h v − / τ ) , \mathcal{L}-\frac{1}{|\mathcal{V}|}\sum_{v\in\mathcal{V}}\frac{1}{|\mathcal{N}(v)|}\sum_{v^\in\mathcal{N}(v)}\log\frac{\exp(\mathbf{z}_v{}^\mathsf{T}\mathbf{h}_{v^}/\tau)}{\exp(\mathbf{z}_v{}^\mathsf{T}\mathbf{h}_{v^}/\tau)\sum_{v^-\in\mathcal{V}^-}\exp(\mathbf{h}_v{}^\mathsf{T}\mathbf{h}_{v^-}/\tau)}, L−∣V∣1∑v∈V∣N(v)∣1∑v∈N(v)logexp(zvThv/τ)∑v−∈V−exp(hvThv−/τ)exp(zvThv/τ),
其中z是映射头g的输出。
节点分类任务
节点分类任务的话作者采用了原型向量(prototype C { t 1 , t 2 , … , t C } \mathcal{C}\{\mathbf{t}_1,\mathbf{t}_2,\ldots,\mathbf{t}_C\} C{t1,t2,…,tC}。作者通过labeled节点的token均值来初始化原型向量。 t c 1 N c ∑ v ∈ V L , y v c t v , ∀ c ∈ 1 , 2 , … C , \mathbf{t}_c\frac{1}{N_c}\sum_{v\in\mathcal{V}_L,y_vc}\mathbf{t}_v,\forall c\in1,2,\ldots C, tcNc1∑v∈VL,yvctv,∀c∈1,2,…C,
Self-prompt结构 预训练的架构 θ ∗ , ϕ ∗ arg min θ , ϕ L p r e ( f θ , g ϕ , G ) \theta^*,\phi^*\arg\min_{\theta,\phi}\mathcal{L}_{pre}(f_\theta,g_\phi,\mathcal{G}) θ∗,ϕ∗argminθ,ϕLpre(fθ,gϕ,G) prompt时GNN backbone应该是冻结的。作者认为 g ϕ g_{\phi} gϕ可以包含更多的语义应该用于下游训练。因此下游任务的优化可以表示为 ϕ ∗ ∗ arg min ϕ ∗ L d o w ( g ϕ ∗ , V L , Y ) \phi^{**}\arg\min_{\phi^*}\mathcal{L}_{dow}(g_{\phi^*},\mathcal{V}_L,\mathcal{Y}) ϕ∗∗argminϕ∗Ldow(gϕ∗,VL,Y) 自结构语义的构建作者认为2-hop代表同配性并包含丰富的语义信息。因此 t v f θ ( G 2 ) [ v ] f θ ( A 2 , X ) [ v ] \mathbf{t}_vf_\theta(\mathcal{G}_2)[v]f_\theta(\mathbf{A}_2,\mathbf{X})[v] tvfθ(G2)[v]fθ(A2,X)[v] 子语义提示 s v f θ ( G I ) [ v ] f θ ( I , X ) [ v ] . \mathbf{s}_{v}f_{\theta}(\mathcal{G}_{I})[v]f_{\theta}(\mathbf{I},\mathbf{X})[v]. svfθ(GI)[v]fθ(I,X)[v]. h v f θ ( G ) [ v ] f θ ( A , X ) [ v ] . \mathbf{h}_vf_\theta(\mathcal{G})[v]f_\theta(\mathbf{A},\mathbf{X})[v]. hvfθ(G)[v]fθ(A,X)[v]. t v w v s v ( 1 − w v ) h v , w v s i m ( h v , s v ) , \mathbf{t}_vw_v\mathbf{s}_v(1-w_v)\mathbf{h}_v,w_vsim(h_v,s_v), tvwvsv(1−wv)hv,wvsim(hv,sv), Prompt tuning节点分类 L d o w − ∑ v ∈ V L log exp ( t ′ v t ′ y v / τ ) exp ( t ′ v T t ′ y v / τ ) ∑ c 1 , c ≠ y v C exp ( t ′ v T t ′ c / τ ) , \mathcal{L}_{dow}-\sum_{v\in\mathcal{V}_{L}}\log\frac{\exp(\mathbf{t^{\prime}}_{v}\mathbf{t^{\prime}}_{y_{v}}/\tau)}{\exp(\mathbf{t^{\prime}}_{v}^{\mathsf{T}}\mathbf{t^{\prime}}_{y_{v}}/\tau)\sum_{c1,c\neq y_{v}}^{C}\exp(\mathbf{t^{\prime}}_{v}^{\mathsf{T}}\mathbf{t^{\prime}}_{c}/\tau)}, Ldow−∑v∈VLlogexp(t′vTt′yv/τ)∑c1,cyvCexp(t′vTt′c/τ)exp(t′vt′yv/τ),其中 t ′ v q ϕ ( t v ) \mathbf{t^{\prime}}_{v}q_{\phi}(\mathbf{t}_{v}) t′vqϕ(tv) L d o w − ∑ ( v , a , b ) ∈ T log exp ( t ′ v T t ′ a / τ ) exp ( t ′ v T t ′ a / τ ) exp ( t ′ v T t ′ b / τ ) \mathcal{L}_{dow}-\sum_{(v,a,b)\in\mathcal{T}}\log\frac{\exp(\mathbf{t^{\prime}}_v^\mathsf{T}\mathbf{t^{\prime}}_a/\tau)}{\exp(\mathbf{t^{\prime}}_v^\mathsf{T}\mathbf{t^{\prime}}_a/\tau)\exp(\mathbf{t^{\prime}}_v^\mathsf{T}\mathbf{t^{\prime}}_b/\tau)} Ldow−∑(v,a,b)∈Tlogexp(t′vTt′a/τ)exp(t′vTt′b/τ)exp(t′vTt′a/τ)
结果
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