从节点到知识：PyTorch Geometric的异构消息传递解析

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来源：DeepHub IMBA ‍‍‍‍ 本文 约2600字 ，建议阅读 8 分钟 本文将深入探讨异构GNNs，它们可以处理不同的节点类型及其独特特征。 图神经网络(GNNs)是预测复杂系统行为的强大工具：例如社交网络、金融交易，或作者、论文和学术场所之间的联系。虽然许多GNN教程专注于具有单一节点类型的简单图,但现实世界的系统通常更加复杂，需要异构图。 本文将深入探讨异构GNNs，它们可以处理不同的节点类型及其独特特征。我们将使用PyTorch Geometric的heteroconv层作为构建块。我们将详细解释任何异构数据集中的消息如何在计算图中处理。这将使你能够开始使用异构图神经网络。 图 下面展示了两种图：具有相同节点类型的同构图和具有不同节点类型连接的异构图。但是什么使一个节点类型与另一个节点类型不同？答案很简单：特征！这里左边是一个同构网络， ………………………………