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图神经网络中的编码状态
资料介绍
一、核心概念与定义
在图神经网络（GNN）中，编码状态指模型通过对图结构数据中的节点、边以及全局信息进行特征变换与信息聚合后，得到的蕴含图结构语义信息的向量表示，是GNN完成下游任务（节点分类、链接预测、图分类等）的核心特征基础。
图数据不同于规则的网格数据或序列数据，其具有不规则的拓扑结构，每个节点的邻居数量不固定，无法直接使用卷积神经网络或循环神经网络直接处理。编码状态的核心作用，就是将不规则的图结构信息映射到低维稠密的连续向量空间，保留原始图的结构信息与特征信息，为后续任务提供可计算的特征输入。
从功能层面区分，编码状态可以分为三类：
1. 节点级编码状态：每个节点对应一个编码向量，保存该节点自身特征以及从邻居节点、拓扑结构中聚合得到的上下文信息，主要用于节点分类、节点属性预测等任务。
2. 边级编码状态：每条边对应一个编码向量，保存两个连接节点的特征与边自身属性信息，用于链接预测、边分类等任务。
3. 图级编码状态：整个图对应一个全局编码向量，整合全图所有节点与边的信息，保存整个图的整体语义，用于图分类、分子属性预测等全图层面的任务。
二、编码状态的生成机制
GNN编码状态的生成遵循消息传递范式，这一范式是当前绝大多数GNN生成编码状态的统一框架，核心包含三个步骤：消息传递、状态更新、读出（仅针对图级编码）。
1. 初始状态定义
在消息传递开始前，需要为每个节点定义初始编码状态，初始状态一般直接使用节点自身的原始特征：
其中$V$是图中所有节点的集合，是节点$v$的原始特征向量，如果节点没有原始特征，一般会采用独热编码、节点度编码或者随机初始化的向量作为初始状态。
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| 1782880465图神经网络中的编码状态.docx | 17K |
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