【邁向圖神經網絡GNN】Part3: 圖神經網絡的核心-訊息傳遞機制

在上一篇文章中，我們探討了如何使用PyTorch來構建圖形對象，本篇專注於圖神經網絡（GNN）中的一個核心概念 — — 訊息傳遞（message passing）。我們先簡單回顧卷積神經網絡（CNN），它與 CNN 有些相似處，通過對CNN的理解，我們將更快地理解GNN所應用的關鍵技術概念。

還沒有看到上篇的可以點以下連結:

【邁向圖神經網絡GNN】Part1: 圖數據的基本元素與應用

【邁向圖神經網絡GNN】Part2: 使用PyTorch構建圖形結構的概念與實作

本篇文章引用: Graph Neural Network Tutorial 圖神經網路教學 (2022/01/28)
感謝周大的分享！！！那我們就開始吧！

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在學習 GNN 重要概念 message passing 前，我們先複習一下 CNN 的 convolution

引用: Graph Neural Network Tutorial 圖神經網路教學 (2022/01/28)

在卷積神經網絡（CNN）中，卷積操作主要是處理圖像數據。以一個圖片中的像素值“6”為例，卷積操作會考慮該像素及其周圍的八個鄰近像素（即3x3的鄰域）。這些像素的值會根據一個稱為卷積核的矩陣加權，然後將加權後的值相加，最終合成為單一的輸出值。

這個過程允許卷積層捕捉到局部特徵，如邊緣、角落或紋理等。通過這種方式，卷積層能夠學習從局部像素配置中抽象出有用的視覺特徵，這對於深度學習模型的圖像識別和分類非常關鍵。

那其實在 GNN 中重要的概念 message passing 可視為 CNN convolution 概念的一種形式，不同的地方在於原卷積的概念從歐幾里得數據(例如:圖像)擴展到非歐幾里得數據(如:graph)，而透過局部區域聚合成訊息並產生新的特徵，和GNN 中把鄰居特徵傳遞聚合更新節點的行為。

Message passing 重要概念: create message 和 node update

引用: Graph Neural Network Tutorial 圖神經網路教學 (2022/01/28)

在圖神經網絡（GNN）中的訊息傳遞機制可類比於卷積神經網絡（CNN）中的卷積操作。訊息傳遞的機制(message passing)主要有兩個步驟:

1. 等待 create message 的 node，先關注 node 的鄰居們
2. 有了 message 傳遞過來後，再做 node 的 update

以節點A為例，節點A的鄰居 — — 節點B、C、和D，與節點 A 相連的 3 個點，會將 message 傳遞給 A ，傳遞過去後， A 就會將傳遞的特徵通過一個權重匯總更新，這就是 node update 。

此外， graph 上的每個 node 都會進行 message passing ，通過一輪的 message passing 後就是一次完整的傳遞，這行為讓節點可以從鄰居獲得特徵並反映在自己身上，更新自己。

詳細說明 message passing 如何運作

一樣以 node A 為例，先訂一個傳遞與更新的權重:

• message = 0.5 * 自己 + 2 *鄰居
• update = 1倍* 自己 + 0.5* message

1. create message :

• 等號左邊是一個 message ， 表示為 node 1 傳給 node 0 的 message ，對應到圖上即為 node B 傳給 node A 的
• 等號右邊是剛剛定義的傳遞權重， 0.5 倍的 node A 加上 2 倍的 node B
• 以此類推至與 node A 相鄰的各個節點 C、D
• 這樣就會產生三個 message 分別來自 B 、C、D，再 node update 之前需對這三個 message 聚合(agg)
• 常見的 agg 方法: max 、add 、mean
• 聚合後就會是一個 message ，而這 message 準備來做 node update

2. node update :

• 等號左邊表達 node update ，表示 node 第一輪的對 node A update
• 等號右邊表達原本的 node A 加上剛剛 agg 的 message * 0.5

那這樣就完成了 message passing 的過程了～

補充討論 node update 之前 agg 的常見方法與效果

引用: Graph Neural Network Tutorial 圖神經網路教學 (2022/01/28)

在不同的資料型態與場景可以選擇不同的 message agg 的方法，那以 message 傳遞的過程中資訊保留的程度應該是: add > mean > max
多數的場景下， 其對於模型成效表現應該也是 add > mean > max

小結

今天分享的 message passing 機制也是 GNN 中核心且重要的概念，它使得 GNN 能夠有效處理複雜的圖結構數據，透過這樣的機制，節點可以收集來自鄰居的訊息，並根據定義的規則更新自己的特徵，在這個過程中，確保模型預測前，可以考量的”關係”，也就是從鄰居來的特徵。同時也有一小部分提及到 agg 的常見方法，那下一篇將說明使用 torch 來實作 message passing 機制，下篇見！