PyG应用: 教程(六) 图自编码器与变分图自编码器

发布网友发布时间：2024-09-29 21:31

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热心网友时间：2024-10-30 14:53

深度学习的基石之一，自编码器（Autoencoder），在无监督学习中扮演着重要角色。它通过压缩数据，如文本文档或图像，将其转化为低维向量，便于后续的分析和任务处理。自编码器的结构包括一个编码器，将输入数据转换为隐空间的表示，和一个解码器，尝试重建原始数据，通过最小化重构误差来学习特征。

图自编码器（Graph Autoencoders, GAE）则将这一理念扩展到图数据，利用图卷积网络（GCN）作为编码器，对图的结构和节点特征进行学习。通过内积等方法，GAE可以重建图的邻接矩阵，用于聚类和可视化等任务。代码实现中，从加载数据、分割正负边集，到定义编码器和训练测试函数，都展示了GAE的实践步骤。

变分图自编码器（Variational Graph Autoencoders, VGAE）在此基础上引入了*高斯分布，通过KL散度来确保编码和解码后的分布相似。使用重参数化技巧解决后向传播问题，VGAE的网络结构更为复杂，但同样包含GCN层的卷积操作。其代码实现相较于GAE，主要差异在于计算KL散度和重参数化部分。

通过上述介绍，无论是传统的自编码器还是其图数据变体，都展示了它们在数据压缩和结构学习中的应用，为后续的图分析和可视化提供了强大的工具。