Вопрос или проблема
Теперь я хочу получить структурное представление узлов, используя DeepWalk или Node2Vec, но не удается получить одинаковые векторы, даже если у них одна и та же структура. Затем я использую GCN, который может получить одинаковые векторы без обучения. Поэтому я хочу его использовать, но пока не нашел статью, которая бы использовала его. Могу ли я использовать его для получения вектора узла?
Ответ или решение
Вопрос о получении структурного векторного представления узлов с использованием графовой сверточной сети (GCN) без обучения весьма интересен и требует внимательного рассмотрения, особенно в контексте сравнений с методами DeepWalk и Node2Vec.
Основные понятия
В первую очередь, стоит понимать, что графовые сверточные сети (GCN) предназначены для извлечения представлений узлов в графах, используя информацию о их соседях. GCN обучается на графах, где оно итерирует по слоям, используя информацию о соседях для улучшения представлений узлов. Этот процесс обычно подразумевает обучение модели на наборе данных с целью оптимизации векторных представлений.
Использование GCN без обучения
Технически возможно использовать архитектуру GCN для получения векторных представлений узлов без явной фазы обучения, но с некоторыми важными оговорками:
-
Фиксированные веса: Если рассматривать GCN не как модель, которая обучается на данных, а как статическую функцию, вы можете инициализировать веса случайным образом или с помощью метода, например, Xavier initialization, и затем выполнить одно или несколько прямых пропусков по графу для получения структурных векторов. Однако, такие векторы будут не столь информативными, как результат тренировочной модели, так как веса не будут адаптированы к особенностям вашего графа.
-
Передача информации: GCN использует агрегирование информации от соседей для формирования представлений. Если вы не будете обучать модель, вам стоит учитывать, что структура графа будет лишь частично отражена в полученных векторах.
Сравнение с DeepWalk и Node2Vec
DeepWalk и Node2Vec — это методы, основанные на случайных блужданиях, которые равномерно исследуют граф для извлечения структурных представлений, однако они могут не всегда давать идентичные векторные представления даже при одинаковой структуре. Это может быть связано с тем, что разные гиперпараметры, такие как длина пути и размеры контекста, будут оказывать значительное влияние на конечные результаты.
GCN, с другой стороны, формирует представления более устойчиво к изменениям в структуре благодаря использованию локальной информации от соседних узлов. Однако отсутствие обучения может привести к тому, что полученные векторы не будут обладать той же силой и информативностью, что и векторы, полученные от методов, которые обучаются непосредственно на графовой структуре.
Заключение
В итоге, вы можете использовать GCN для получения структурных векторных представлений узлов без процесса обучения, но стоит помнить, что такие представления будут менее качественными и, скорее всего, менее информативными по сравнению с обученной моделью. Для достижения лучших результатов рекомендуется использовать GCN в связке с процессом обучения, чтобы адаптировать модель к конкретному графу.
Если ваша цель заключается в получении устойчивых и качественных векторных представлений, возможно, стоит переосмыслить использование GCN именно в контексте обучения на ваших данных.