在图神经网络中，非二元邻接矩阵和边缘特征矩阵有什么区别？

Question

我看过一篇文章，它使用非二进制邻接矩阵来定义节点连接的权重。权重是在0,1范围内的比率。这些权重也可以看作是边缘特征吗？那么，有一个邻接矩阵和一个边缘特征矩阵有什么区别呢？

Answer 1

这完全取决于你如何利用这些信息。您可以使用二进制邻接矩阵来定义图，但也可以将其解释为具有0/1特性的完全连通图。与0,1中的weigths一样，依赖语义可以表示观察边等的概率(0是无边)，也可以看作是具有浮点特征的完全连通图。根据你对这种解释的选择，你最终可能会得到不同代表性的神经网络，归纳偏差等等。所以不幸的是，“这一切都取决于”。