第六周.02.VGAE带读+代码实操

Posted 2021-08-15 oldmao_2001

文章目录

• Variational Graph Auto-Encoders
• • GAE
  • 实验
• Tutorial on Variational Autoencoders
• VGAE实操
• 注意
• 结果

本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》
公式输入请参考： 在线Latex公式
本周涉及到auto encoder，这个思想在CV和语音处理上都有应用，有想简单了解这块的，看我的笔记：
Deep Auto-encoder

More About Auto-Encoder
VAE看这里：Unsupervised Learning.05: Deep Generative Model (Part I)
本节主要讲VGAE:Variational Graph Auto-Encoders
Variational Graph Auto-Encoders相对于普通的Graph Auto-Encoders而言，相同之处在于大家都是数据经过Encoder，得到表征，然后经过Decoder，还原得到数据’（这里还原的是邻接矩阵），目标是使得数据和数据’越接近越好，是一种无监督的学习方式。Variational Graph Auto-Encoders则引入了更多的贝叶斯的东西来优化损失函数。
总共涉及三篇文章：
Variational Graph Auto-Encoders
Auto-Encoding Variational Bayes
Tutorial on Variational Autoencoders（比较详细）
当然还要参考之前GNN基础篇的深度之眼Paper带读笔记GNN.03.SDNE
下面来看Variational Graph Auto-Encoders这篇文章

Variational Graph Auto-Encoders

开篇文章就提出VGAE是a framework for unsupervised learning on graph-structured data based on the variational auto-encoder
模型还引入了隐变量来进行计算，如果理解不了就直接把这个计算得到的隐变量看做是AE结构里面中间的embedding表示。
模型使用均值和方差的采样结果（这个结果就是上面提到的隐变量）来代替常规AE模型中的中间表征。
this model using a graph convolutional network (GCN) [4] encoder and a simple inner product decoder.
模型的编码器用的GCN，解码器用的是点乘。
模型在非监督学习的图结构数据以及边预测（这个任务是）任务取得较好效果。

定义：无向无权图$\mathcal{G}=(\mathcal{V},\mathcal{E})$，节点数量$N=|\mathcal{V}|$，图的邻接矩阵是$A$，且里面包含节点本身的信息（相当于$A^{\prime }=A+I$），图的度矩阵是$D$，引入的隐变量是$z_i$，其矩阵形式是：$Z$，维度是$N\times F$，节点特征是$X$，维度是$N\times D$

Inference model：
$$q(Z|X,A)=\prod _{i=1}^{N}q(z_i|X,A),withq(z_i|X,A)=\mathcal{N}(z_i|{\mu }_i,diag({\sigma }_i^2))$$
上式中，是要最大所有节点的概率的连乘，这个概率$q(z_i|X,A)$的条件是两个已知条件，节点的特征和邻接矩阵，那么每个隐变量$z_i$相当于从一个高斯分布（${\mu }_i,{\sigma }_i^2$）进行采样得到的结果。高斯分布的两个参数都是从不同的encoder GCN得来：
$$\mu =GC{N}_{\mu }(X,A),\log \sigma =GC{N}_{\sigma }(X,A)$$
两个GCN都是两层的，结构一样，第一层参数一样，但是第二层参数不一样，因此两个GCN的下标不一样。
Generative model：Decoder部分就是用上面得到的两个点的隐变量做内积：
$$p(A|Z)=\prod _{i=1}^N\prod _{j=1}^{N}p(A_{ij}|z_i,z_j);withp(A_{ij}=1|z_i,z_j)=\sigma (z_i^{\top }zj)$$
这个公式的意思就是根据邻接矩阵找到有边相连的两个节点（$A_{ij}=1$），然后把两个点的隐变量做内积（实际上就是相似度计算），然后经过sigmoid函数变成概率。
损失函数：
$$L=E_{q(Z|X,A)}[\log p(A|Z)]-KL[q(Z|X,A)||p(Z)]$$
这里注意两点：
1、由于A的稀疏性，使用了权重项来平衡值为1的数量比较小的位置，这个trick和SDNE是一样的，具体可以看之前的SDNE笔记中，关于一阶二阶相似度的描述；
2、中间生成隐变量的过程中用到了采样这个操作，这个操作是不可导的，因此不能直接做反向传播计算，在李宏毅的课程里面提到过有几种解决方案（太久了忘记在哪篇里面了），这里用了一种reparameterization trick来解决这个问题。
这个trick的公式在下面的文章，这里先搬上来：
$$z=\mu (X)+{\Sigma }^{1/2}(X)ϵ,ϵ\sim \mathcal{N}(0,I)\text{\hspace{1em}(1)}$$

GAE

graph auto-encoder(GAE) model就是把中间采样隐变量的步骤去掉，直接用GCN得到Z，再用点乘还原邻接矩阵。
$$\hat{A}=\sigma (Z{Z}^{\top }),withZ=GCN(X,A)$$

实验

用边预测来测试模型效果（VGAE和GAE），训练的时候，预先将数据集中的一些边拿掉，点的特征不变，然后再把边拿回来，做成验证和测试集。除了这两个模型，文章还加了谱聚类和DeepWalk两个基线，这两个模型都可以得到节点的表征，然后用表征可以丢到上面的$\hat{A}=\sigma (Z{Z}^{\top })$，从而比较模型还原的效果。

表中，带星号的表示用的独热编码作为节点特征初始化。

Tutorial on Variational Autoencoders

原文的图4，编码器用的GCN，解码器用的是点乘

上图中左边是正常流程，总结红色代表采样操作，这个操作由于不可导，反向传播无法使用，因此将其改成右边的的方式，先从标准的高斯分布进行采样，然后在做乘法，然后再加。

VGAE实操

原PY代码看这里

#导入相应的包
from dgl.nn.pytorch import GraphConv
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

#定义VGAEModel
class VGAEModel(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, hidden1_dim, hidden2_dim):#初始化VGAE
        super(VGAEModel, self).__init__()
        self.in_dim = in_dim#输入特征维度
        self.hidden1_dim = hidden1_dim#两个隐藏层维度
        self.hidden2_dim = hidden2_dim

        #三层GraphConv，原文中生成均值和方差的W0是共享的，W1是不同的，因此一共要三层
        #https://docs.dgl.ai/en/0.6.x/_modules/dgl/nn/pytorch/conv/graphconv.html
        #GraphConv用于实现GCN的卷积
        layers = [GraphConv(self.in_dim, self.hidden1_dim, activation=F.relu, allow_zero_in_degree=True),#第一层，共享参数
                  GraphConv(self.hidden1_dim, self.hidden2_dim, activation=lambda x: x, allow_zero_in_degree=True),#第二层求均值
                  GraphConv(self.hidden1_dim, self.hidden2_dim, activation=lambda x: x, allow_zero_in_degree=True)]#第二层求方差
        self.layers = nn.ModuleList(layers)

    def encoder(self, g, features):
        h = self.layers[0](g, features)#第一层得到输出h
        self.mean = self.layers[1](g, h)#第二层求均值
以上是关于第六周.02.VGAE带读+代码实操的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 
 第六周.01.GIN带读
 第六周的多线程代码测试题补交的博客
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 Python学习笔记——基础篇第六周——模块
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