2021年，我终于决定入门GCN
共 6480字，需浏览 13分钟
· 2021-03-25
「前情提要」
💘背景
“你别过来呀！”
“怎么了？好兄弟👬 干嘛这么害怕 😄”
“......能不能安生点？每次都是有事！”
“😈上次海底捞的味道 不好吃么！”
“那不是！还想着再去一次（回味态，啧啧啧）”
“可以呀，感谢你帮我这么多，要不然我把妹的机会早就错过了，感谢感谢🤝”
“没事，不用太客气了，哈哈”
“那我们定个时间，这周日，怎么样？”
“可以呀，正好我俩可以好好侃侃！”
“对了，你对这两天‘新疆棉花’事件怎么看？”
“那肯定是抵制那些企业了！”
“能不能结合计算机学科特点和当前的事和我讲一讲这件事？”
“（这小子可以呀，这么套路！），好的，我给你说下基本策略，剩下的你自己去融会贯通！”
“😕，那......也行吧”
“记住，我只说一遍！”
什么是GCN
由于高度的复杂性和信息的结构特征，图上的机器学习是一项困难的任务。「GCN是被设计用来针对图结构的神经网络，它能从之前的网络层中聚合信息。在图中，这种机制能够对节点产生有用的特征表示。」
GCN是基于图机器学习的非常强大的神经网络体系结构。
实际上，它们是如此强大，以至于随机发起的2层GCN都可以产生网络中节点的有用特征表示。
下图说明了由此类GCN生成的网络中每个节点的二维表示。请注意，即使没有任何训练，网络中节点的相对接近度仍保留在二维表示中。
更正式地说，图卷积网络（GCN）是在图上运行的神经网络。给定图G =（V，E），V表示节点，E表示边，则GCN作为输入 输入特征矩阵X（N×F⁰），其中N是节点数，F⁰是每个节点的输入特征数，以及图结构的N×N矩阵表示形式，例如G的邻接矩阵A
因此，GCN中的隐藏层可以写成Hⁱ= f（Hⁱ⁻¹，A））。
其中H⁰= X，f是传播（propagation）方式。每一层Hⁱ对应于一个N×Fi特征矩阵，其中每一行是一个节点的特征表示。在每一层，使用传播规则f聚合这些特征，以形成下一层的特征。这样，特征在连续层上变得越来越抽象。在此框架中，GCN的变体仅在传播规则f的选择上有所不同。
一个简单的传播规则
传播规则中最简单的一种是：
f（Hⁱ，A）=σ（AHⁱWⁱ）
其中Wⁱ是第i层的权重矩阵，而σ是非线性激活函数，例如ReLU函数。权重矩阵的尺寸为Fⁱ×Fⁱ⁺¹；换句话说，权重矩阵的第二维的大小确定了下一层的特征数量。如果你熟悉卷积神经网络，则此操作类似于过滤操作（filtering operation），因为这些权重在图中的节点之间共享。
简化
让我们从最简单的角度检查传播规则：
i = 1，满足 f是输入特征矩阵的函数 σ是恒等函数 选择权重 AH⁰W⁰=AXW⁰= AX
换句话说，f（X，A）= AX。这个传播规则可能有点太简单了，稍后我们会添加缺失的部分。AX现在等效于多层感知器的输入层。
一个简单的图形示例
举一个简单的例子，我们使用以下图形：
下面是其numpy邻接矩阵表示形式。
A = np.matrix([
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 1],
[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 1, 0]],
dtype=float
)
接下来，根据其索引为每个节点生成2个整数特征，便于以后手动确认矩阵计算。
In [3]: X = np.matrix([
[i, -i]
for i in range(A.shape[0])
], dtype=float)
X
Out[3]: matrix([
[ 0., 0.],
[ 1., -1.],
[ 2., -2.],
[ 3., -3.]
])
应用传播规则
好吧！现在，我们有了一个图形，其邻接矩阵A和一组输入要素X。让我们看看应用传播规则时会发生什么：
In [6]: A * X
Out[6]: matrix([
[ 1., -1.],
[ 5., -5.],
[ 1., -1.],
[ 2., -2.]]
发生了什么？现在，每个节点（每行）的表示形式都是其邻居特征的总和！换句话说，图卷积层将每个节点表示为其邻居的集合。注意，在这种情况下，如果存在从v到n的边，则节点n是节点v的邻居。
问题
你可能已经发现了问题：
节点的汇总表示不包括其自身的功能！
该表示是邻居节点特征的集合，因此只有具有自环的节点才会在集合中包括自己的特征。度数较大的节点的特征将具有较大的值，而度数较小的节点将具有较小的值。这可能会导致梯度消失或爆炸，但对于随机梯度下降算法（通常用于训练此类网络并且对每个输入特征的比例（或值的范围）敏感）也存在问题。在下文中，我将分别讨论每个问题。
添加自环
为了解决第一个问题，可以简单地向每个节点添加一个自环。实际上，这是通过在应用传播规则之前将单位矩阵I与邻接矩阵A相加来完成的。
In [4]: I = np.matrix(np.eye(A.shape[0]))
IOut[4]: matrix([
[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]
])
In [8]: A_hat = A + I
A_hat * X
Out[8]: matrix([
[ 1., -1.],
[ 6., -6.],
[ 3., -3.],
[ 5., -5.]])
由于该节点现在是其自身的邻居，因此在总结其邻居的特征时会包括该节点自己的特征！
规范特征表示
通过将邻接矩阵A与D的逆矩阵相乘来变换邻接矩阵A，可以按节点度对特征表示进行归一化。因此，我们简化的传播规则如下所示：
f（X，A）=D⁻¹AX
让我们看看发生了什么。我们首先计算度矩阵。
In [9]: D = np.array(np.sum(A, axis=0))[0]
D = np.matrix(np.diag(D))
D
Out[9]: matrix([
[1., 0., 0., 0.],
[0., 2., 0., 0.],
[0., 0., 2., 0.],
[0., 0., 0., 1.]
])
在应用规则之前，让我们看看对邻接矩阵进行转换后会发生什么。
Berfore
A = np.matrix([
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 1],
[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 1, 0]],
dtype=float
)After
In [10]: D**-1 * A
Out[10]: matrix([
[0. , 1. , 0. , 0. ],
[0. , 0. , 0.5, 0.5],
[0. , 0.5, 0. , 0. ],
[0.5, 0. , 0.5, 0. ]
])
请注意，邻接矩阵每一行中的权重（值）已除以与该行相对应的节点的度。我们将传播规则与变换后的邻接矩阵一起应用:
In [11]: D**-1 * A * X
Out[11]: matrix([
[ 1. , -1. ],
[ 2.5, -2.5],
[ 0.5, -0.5],
[ 2. , -2. ]
])
得到与相邻节点特征均值相对应的节点表示。这是因为（转换后的）邻接矩阵权重，与相邻节点特征加权和的权重相对应。我鼓励你自己验证此观察。
放在一起
现在，我们结合了自循环和标准化技巧。此外，我们将重新介绍先前为简化讨论而丢弃的权重和激活函数。
加重权重
首要任务是应用权重。请注意，这里D_hat是A_hat = A + I的度矩阵，即具有强制自环的A的度矩阵。
In [45]: W = np.matrix([
[1, -1],
[-1, 1]
])
D_hat**-1 * A_hat * X * W
Out[45]: matrix([
[ 1., -1.],
[ 4., -4.],
[ 2., -2.],
[ 5., -5.]
])
如果我们想减小输出特征表示的维数，可以减小权重矩阵W的大小：
In [46]: W = np.matrix([
[1],
[-1]
])
D_hat**-1 * A_hat * X * W
Out[46]: matrix([[1.],
[4.],
[2.],
添加激活功能
我们选择保留特征表示的维数并应用ReLU激活功能。
In [51]: W = np.matrix([
[1, -1],
[-1, 1]
])
relu(D_hat**-1 * A_hat * X * W)
Out[51]: matrix([[1., 0.],
[4., 0.],
[2., 0.],
[5., 0.]])
瞧！具有邻接矩阵，输入函数，权重和激活功能的完整隐藏层！
简单样例
最后，我们可以在真实图上应用图卷积网络。我将向你展示如何产生我们在文章开头看到的要素表示。
扎卡里的空手道俱乐部
扎卡里（Zachary）的空手道俱乐部是一种常用的社交网络，其中节点代表空手道俱乐部的成员，其边缘相互联系。当扎卡里（Zachary）研究空手道俱乐部时，管理者与教练之间发生了冲突，导致俱乐部分裂为两部分。下图显示了网络的图形表示，并且根据俱乐部的哪个部分标记了节点。管理员和讲师分别标有“ A”和“ I”。
建立GCN
现在来建立图卷积网络。实际上我们不会训练网络，只是简单地随机初始化，以产生在本文开头看到的功能表示。我们将使用图网络networkx表示整个图，并计算A_hat和D_hat矩阵。
from networkx import karate_club_graph, to_numpy_matrixzkc = karate_club_graph()
order = sorted(list(zkc.nodes()))A = to_numpy_matrix(zkc, nodelist=order)
I = np.eye(zkc.number_of_nodes())A_hat = A + I
D_hat = np.array(np.sum(A_hat, axis=0))[0]
D_hat = np.matrix(np.diag(D_hat))
接下来，我们随机初始化权重。
W_1 = np.random.normal(
loc=0, scale=1, size=(zkc.number_of_nodes(), 4))
W_2 = np.random.normal(
loc=0, size=(W_1.shape[1], 2))
堆叠GCN层：在这里，我们仅使用单位矩阵作为特征表示，即，每个节点都表示为单次热编码的分类变量。
def gcn_layer(A_hat, D_hat, X, W):
return relu(D_hat**-1 * A_hat * X * W)H_1 = gcn_layer(A_hat, D_hat, I, W_1)
H_2 = gcn_layer(A_hat, D_hat, H_1, W_2)
output = H_2
提取特征表示：
feature_representations = {
node: np.array(output)[node]
for node in zkc.nodes()}
瞧！特征表示很好地将Zachary空手道俱乐部中的社区分隔开来。而且我们还没有开始训练！
对于此示例，由于ReLU函数的作用，随机初始化的权重很有可能在x轴或y轴上给出0值，因此需要进行几次随机初始化才能产生上图。
结论
在这篇文章中，我对图卷积网络进行了高级介绍，并说明了GCN中每一层节点的特征表示是如何基于其邻域聚合而得出的。我们了解了如何使用numpy构建这些网络以及它们的强大功能：即使是随机初始化的GCN，也可以在Zachary的空手道俱乐部中分离社区。
「好了不能说太多了！剩下的GCN+新疆棉花事件就给给你了！你学废了么？🤔」
推 荐 阅 读
参 考 资 料
https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-62acf5b143d0
原创不易，有收获的话请帮忙点击分享、点赞、在看🙏