1. 提出MessagePassing的目的
MessagePassing是图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)的一个基础组件,它被设计用来处理图形数据的问题。在图形数据中,数据点(节点)之间的关系(边)是非常重要的信息。MessagePassing通过在节点之间传递和聚合信息,使得每个节点都能获取其邻居节点的信息,从而更好地理解图形的结构和特性。
具体来说,MessagePassing的工作方式是这样的:对于每个节点,它会收集其所有邻居节点的信息(这个过程称为消息传递),然后将这些信息聚合起来(这个过程称为消息聚合)。这样,每个节点都能获取到其邻居节点的信息,从而更好地理解图形的结构和特性。
在许多图形相关的任务中,如社交网络分析、分子结构预测、推荐系统等,MessagePassing都发挥了重要的作用。
2. MessagePassing基类解析
用户自定义算子的时候,需要继承MessagePassing基类并重写propagate函数、message函数和update函数。
在图神经网络中,propagate、message、aggregate和update函数是实现信息传递(Message Passing)机制的关键部分。
propagate函数:这是信息传递过程的主要驱动函数。它负责调用message、aggregate和update函数,并将结果传递给下一层。propagate函数通常会接收图的边索引(edge_index)和节点特征(node features)作为输入,然后通过message函数计算出每条边的消息,接着通过aggregate函数聚合这些消息,最后通过update函数更新每个节点的特征。
def propagate(self, edge_index, size=None, **kwargs):
message函数:这个函数负责计算每条边的消息。它通常会接收源节点和目标节点的特征作为输入,然后计算出一个消息。这个消息通常是源节点和目标节点特征的函数。
def message(self, x_j: Tensor) -> Tensor:
aggregate函数:这个函数负责聚合每个节点的所有消息。它通常会接收一个节点的所有邻居节点的消息作为输入,然后计算出一个聚合的消息。这个聚合的消息通常是所有邻居节点消息的函数。
def aggregate(self, inputs: Tensor, index: Tensor, dim_size: Optional[int] = None) -> Tensor:
update函数:这个函数负责更新每个节点的特征。它通常会接收一个节点的旧特征和该节点所有邻居的消息的聚合(通过aggregate函数实现)作为输入,然后计算出一个新的特征。
def update(self, inputs: Tensor) -> Tensor:
这四个函数一起实现了图神经网络的信息传递机制,使得每个节点都能获取其邻居节点的信息,从而更好地理解图形的结构和特性。