文章 2022-05-01 来自:开发者社区

谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(三)

3.Subgraph sampling3.1 cluster-GCN论文标题:Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks论文来源:KDD2019论文方向:图卷积网络论文链接:https://arxiv.org/abs/1905.07953**主要思路:**....

谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(三)
文章 2022-05-01 来自:开发者社区

谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(一)

今天我们来聊一聊在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法。GNN在图结构的任务上取得了很好的结果,但由于需要将图加载到内存中,且每层的卷积操作都会遍历全图,对于大规模的图,需要的内存和时间的开销都是不可接受的。现有一些用于加速GNN的算法,基本思路是使用mini-batch来计算,用min-batch的梯度估计full-batch的梯度,通过多次迭代达到基本一致的效果。根据使用的方法不同,大致分....

谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(一)

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