可扩展的图神经结构抓取系统

不能增大到 2 倍。上图 b 统计分析了这种情况的主因，即使增大一台后数值效益减少，更加多的拉取样本操控使得互联所需增大，因此慢速比的增大并不轻微。

因此，我们的最终一科标就是去如何兼容性 GNN 的可拓展性，设计者可用限额很低的上图数学模型该系统。

；还有

02

方法有

1. 该系统最终一科标

我们的 PaSca 定时搜寻该系统是一个端对端的设计者，不无需取或多或少并不一定互联网形态和军事训练方双管上，只无需输不止上图样本和简化最终一科标，就可以输不止能再加多个简化最终一科标的可拓展性 GNN，同。输不止的上图样本可以是相似性首页、上图形态特征值，简化最终一科标最主要学术不止版界常应用领域的并不一定机动性测试方法，如抽样，AUC 等，同时还可以最主要一些其他的也就是说，比如期盼的军事训练延时，期盼可用的一台内存，从而降到操纵预算的真实感。也就是说，我们的该系统可以权衡到与硬件系统性的多个简化测试方法，在多个最终一科标的也就是说无论如何完并成多最终一科标的搜寻。

2. 立即传递（Message Passing）形双管化

从样本震荡的角度来看，GCN 遵从立即传递形双管化，它主要大概来得大较细的路由机内涵来描绘不止样本的震荡，主要由 3 个操控均是由：message function 并不一定如何去生并成文档，相异表达双管中所的度特征值和邻接特征值；aggregation function 并不一定如何去肽键邻居们路由机文档；update function定 义系统升级中所心路由机相似性的手段，它遵从促使地去乘积“肽键-系统升级”这一方双管上。

3. SGAP 所动态形双管化（Scalable Graph Neural Architecture Paradigm）

（1）方法有概览

针对立即广泛应用传播从前提的形双管化的弊端，我们提不止了一种一新可拓展性的军事训练方双管上的抽象，SGAP 所动态形双管化（Scalable Graph Neural Architecture Paradigm）。不可拓展性的立即广泛应用传播从前提形双管化无需在每个 epoch 军事训练的时候拉取文档， 促使地肽键-乘积邻居们的文档，它的互联次数是和军事训练的 epoch 并成正比的关系。而我们提不止的 SGAP 所动态形双管化主要总称三一小：预处置、三维军事训练和后处置。预处置过渡阶段肽键邻居们的文档，肽键后我们无论如何抛弃了上图形态，将肽键后的文档传布第二一维军事训练中所。这一步的三维可以是给定的一台努力学习三维，如 MLP，DNN，松树三维或更加加习惯的数学模型三维。得到三维预报便再次次函数调用一个肽键操控，从而得到再次次的输不止。与之后促使循环往复的操控过程相来得，无论军事训练的 epoch 是多少，SGAP 只花钱了两次肽键邻居们的操控：预处置和后处置。

因此在地理分布双管军事训练的完全，引入 SGAP 所动态形双管化的 GNN 互联所需都会更加很低。对于地理分布双管布景我们更加加看重可拓展性，对于两台布景更加看重效率。SGAP 在两台的完全军事训练也能显著降很低数值效益。举例来说，它在预处置过渡阶段下降了上图样本重复数值邻接特征值与相似性特征值相乘的方式中，避免了多次循环往复的肽键系统升级文档。特征值的整数加法在预处置过渡阶段数值好便，再次传布三维军事训练一小，按照比如说的数学模型三维数值需，因此在两台方双管而下数值次数都会渐增，数值速度都会增强。

（2）SGAP 形双管化

在 SGAP 形双管化中所，后处置与预处置是来得完全相同的操控过程，下面将对 SGAP 的从前两个操控过程花钱更加加数学化的阐述。它首先都会在上图的内涵花钱文档广泛应用传播，得到各不相同广泛应用传播独立双管的立即。接下来都会肽键各不相同广泛应用传播独立双管的立即来的到一新相似性，最后把得到的相似性送到给定一个待军事训练的一台努力学习三维。因此 SGAP 形双管化可以思考为从上图的内涵去描绘不止样本的震荡，而不是更加细来得大的像立即传递从前提一样从路由机的内涵。

（3）SGAP 抽象

对于预处置来说，从邻居们路由机肽键的是相似性，而后处置从邻居们路由机肽键的是三维的输不止，也就是软首页。如上图中所 A 点在第一次肽键时的到 BCD 三个邻居们路由机的文档，然后再次次函数调用通过 C 路由机肽键到 E 和 F 路由机的文档。同时已经被肽键的路由机文档将被再次次肽键。

（4）上图肽键机

在后处置这一步，我们概要了三种主流的上图肽键机，如 GCN 中所可用的增强相乘邻接特征值（Augmented normalized adjacency），APPNP 中所可用的与众不同 PageRank，和 MotifNet 中所的 Triangle-induced adjacency。

（5）军事训练

接下来军事训练三维主要总称两步，肽键来自预处置过渡阶段的立即，以及系统升级肽键后的文档。

（6）立即肽键机

立即肽键机总称两类，第一种非动态肽键机，比如在肽键的立即中所取绝对值、标准差等；第二种动态的肽键机给各不相同路由机的各不相同层透露立即各不相同的值，如同同样力从前提。热力上图中所显示的是三维运行 50 次后的抽样，颜色微细推选准确性极高。

在上图中所各不相同的路由机所处的前方各不相同，值也不尽相同，完全相同于MySpace互联网中所可信度和好友来得多的软件，比如 18 号，只广泛应用传播 1 个 step 就降到了较很低的抽样，推选着广泛应用传播一次就却是覆盖到全上图；而 4 号推选着受到影响力较为一般的软件，它的地理分布来得细小，就无需更加多的广泛应用传播次数才能增强抽样。同时在动态肽键机中所引入的其他给定也是有代价的，都会对数值效率产生一定的受到影响，这中都就是在用数值效率去换回极高的抽样。

（7）基于 SGAP 形双管化来设计者 GNN

基于 SGAP 形双管化来设计者的 GNN，无论如何抛弃了立即广泛应用传播从前提的循环乘积操控过程，主要总称三步：从前处置、军事训练、后处置。从前处置借助于上图肽键机肽键邻居们路由机的文档索取特征值；军事训练过渡阶段借助于立即肽键机肽键预处置过渡阶段的相似性特征值，设定文档系统升级三维（如 MLP）来努力学习路由机的软首页类型地理分布；后处置就是基于三维系统升级后的预报结果视作一新相似性，再次一次可用上图肽键机来肽键邻居们首页文档，最后输不止再次次预报。

4. 系统工程搜寻该系统（PaSca）

基于可拓展的 SGAP 形双管化，我们提不止了系统工程搜寻该系统 PaSca，其中所还最主要两个模块，系统工程的浏览机和地理分布双管的评量涡轮引擎。浏览机的主要的一科就是录用一个 configuration instance，即一个互联网形态开发设计，可以开发设计不止一个可拓展的上图数学模型形态。评量涡轮引擎将都会评量所录用的 configuration instance，显然在样本集上军事训练并产生预报，然后根据测试集的结果去评量抽样。

（1）浏览机

浏览机无需接收输不止的简化最终一科标，处置各不相同简化最终一科标密切关系的 tradeoff。简化最终一科标最主要对于三维形态的促请（三维本身形态）、三维机动性的促请（抽样等机动性测试方法）和硬件分设（资源、内存维度、小时）系统性的也就是说。浏览机可以在多个最终一科标的也就是说下，去搜寻并录用最佳的满足多个简化最终一科标的互联网形态开发设计。

（2）设计者维度

PaSca 的设计者维度还最主要在预处置，三维军事训练，以及后处置等 3 个过渡阶段的局部设计者。拿三维军事训练过渡阶段的设计者维度为例，无需权衡的最主要可用什么样的肽键机（动态/非动态），可用多少层的 dens layer 等。在每个过渡阶段都有 2 个给定可供选择，三个过渡阶段共有超过 150k 种可能的 configuration instances，同时原先的 Scalable GNN 都可以在我们的设计者维度中都找到。

（3）录用服务机

对于录用服务机来说，PaSca 可用经典的基于贝叶斯简化的 SMBO 方法有。整个操控过程总称三步：所动态，录用和系统升级。首先顺利进行所动态，努力学习开发设计（互联网形态）与简化最终一科标密切关系的关系；所动态完并成后，录用涡轮引擎去录用能再加多个简化最终一科标的开发设计；便评量涡轮引擎评量该开发设计的真实感，把观测到的早先送回录用服务机中所，进一步系统升级录用三维，使得录用越来越准确。

（4）评量涡轮引擎

对于地理分布双管评量涡轮引擎来说，首先都会可用上图样本肽键机对大上图花钱合在一起，合在一起好上图样本后再次基于重复数值的方法有来花钱样本肽键。举例来说就是根据已经数值好的第（i）步立即来数值第（i+1）步立即。互联网形态军事训练机相对来得简单，它可用 MLP 基于 Mini-batch 来军事训练互联网，并且基于 parameter server，去异步系统升级互联网给定。

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03

试验中

1. 试验中分设

我们在一科从前为止广泛应用可用的经典样本集及样本量稍大的样本集和自己的 Industry 样本集上都花钱了测试，主要是为了测试以下就是 3 个最终一科标。首先，我们希望提不止的 SGAP 比基于 NMP 的立即传递从前提更加带有拓展性；第二个最终一科标是期盼 PaSca 搜寻不止来的结果能够良好地处置各不相同搜寻最终一科标密切关系的 tradeoff；第三个最终一科标是希望 PaSca 搜寻不止来互联网形态能够有能够的预报机动性。

2. 可拓展性统计分析

对于第一个最终一科标，由于是针对大规模的样本去花钱设计者，最关心的实际上不是三维的机动性，是而是 scalability，也即三维的可拓展性。如上图下图，我们可用了基于 SGAP的APPNP和基于 NMP的 GraphSAGE 在两个各不相同的样本集上顺利进行了对比，试验中见到基于 SGAP 的 GNN 可以获取相比之下离散的慢速比，并且比基于 NMP 的立即传递从前提更加加相比之下完美的慢速比。

3. 搜寻不止来的别具特色方法有

基于 SGAP 形双管化搜寻不止来的别具特色方法有可以再加多个搜寻最终一科标密切关系的 tradeoff。如上图中所帕累帕正方形下图，居中推选三维的抽样，如图所示推选预报小时。可以注意到 PaSca-V3 获取了最很低的预报误差，代价就是造就了与 PaSca-V2 相来得更加长的预报小时。一科从前为止展现出 SOTA 的可拓展互联网形态 GBP，也可以在帕累帕正方形上被搜寻不止来。表 3 推选着搜寻不止来的 3 个各不相同版本的别具特色互联网形态。给予互联网形态三极少具体的给定，就可以相符唯一并不一定的互联网形态。

同时调查结果，一科从前为止搜寻不止的别具特色三维都能良好再加军事训练小时与测试抽样。上图中所蓝框内推选的 PaSca 搜寻不止的三维，其中所 PaSca-V2 和 PaSca-V3 都获取了较高的预报抽样，但是轻微无需更加少的小时。即使拿机动性最糟的 SGC 与非 SGAP 三维相来得，在抽样降很低幅度不大的完全，效率高不止其他三维一个通量以上。因此 SGAP 在工业形双管化不止版界的大规模上图样本上展现出是相当不俗的，偏爱是对军事训练小时促请来得高的完全。

4. 预报机动性

在预报机动性上，SGAP 和其他非拓展性的所动态形双管化相来得，带有相当竞争力的机动性。基于 SGAP 形双管化构建的三维带有预处置、军事训练、后处置这样一种三段双管的形态，与常见的 NMP 和 DNMP 形双管化下的三维相来得，它们都获取了较好的预报机动性。比如，可用 SGAP 形双管化下的 PaSca-V3 三维在各不相同的样本上顺利进行测试都获取了最好的机动性。因此，SGAP 形双管化在意味着三维可拓展性的同时，不都会降很低三维的抽样。

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04

回顾

一科从前为止我们构建了能系统工程所动态 10 亿路由机的超大规模上图数学模型该系统，布署于百度天和一台努力学习平台，并广泛应用应用领域于视频录用和内容风控等布景，该系统一小功能已在 Github Ubuntu：，该系统篇文章获得 CCF A 类样本挖掘机动部队都会议 WWW 2022 唯一“最佳学生篇文章奖”（中所国第2个），系统性工作刷新了国际上图努力学习榜单 OGB 的 3 项第一。

这中都对我们的工作花钱一个回顾。PaSca 作为一个新颖的构所建和探索可拓展 GNNs 的互联网形态搜寻该系统，比如说学术研究单个的互联网形态设计者。PaSca 搜寻不止来的别具特色三维能够在预报机动性、效率以及可拓展性等多个方面超越原先的 SOTA GNN 三维。同时 PaSca 能够为了让学术研究者来探索各不相同的 Scalable GNN 形态设计者，并且思考各不相同设计者的特点和功能。

同时也对 PaSca 该系统Ubuntu工作花钱一个介绍。下面主要讨论的 SGAP 所动态和互联网形态搜寻这两个一小的功能，已经构建到 SGL 该系统SDK中所，是 SGL 该开发设计者必备的一一小。这也正是 SGL 该系统的设计者最终一科标之一，即带有高可拓展性，能够高效处置地理分布双管还是两台布景下的超大规模工业上图样本。

第二个最终一科标就是构建系统工程，PaSca 该系统可以对选定的多个简化最终一科标去系统工程的搜寻录用互联网形态。

第三个最终一科标是在应用领域性上，可以针对常见的路由机并不一定、聚类预报，上面也都会赞同倒本品见到和录用等布景构建一键函数调用，带有针对多个任务个性化的软件友好的终端。

另一个最终一科标就是针对样本侧的简化，注一科最主要噪声处置、德川氏地理分布不均衡处置、上图形态样本细小等一系列主因。同时，该系统还都会内置构建多种理论模型上的提点方法有。

以上就是本次讲座的全部内容。

；还有

05

讲解7集

Q1：如何意味着 SGAP 这种手段的调整不都会受到影响三维的真实感，到底有理论模型上的赞同？

A1：首先我们回答，从前半一小。从试验中结果上可以注意到，大体不都会受到影响真实感，真实感反而都会能够；然后另外，从 Open Graph Benchmark 榜单也可以注意到，以前极少的样本集实际上都可以总结并成 SGAP 中都的一个分支，或者说总结 SGAP 形双管化的从前半一小，因为很多方法有可能都会缺少后处置的操控。所以说，SGAP 是不都会去受到影响三维的真实感。至于在理论模型上的赞同，比如 SGC 及其他很多的工作，以及去年有一篇篇文章，是专门去学术研究都是 Graph Augmented MLP 的一种方法有，因此在理论模型上也是有一些赞同的。如果对这个不感兴趣的话，我们上面也可以发一下系统性的篇文章。

Q2：SGAP 形双管化到底能够赞同复杂的 GNN 三维？都是在恰好有 n 数值的阶梯三维。

A2：一科从前为止的话就是学术研究的工作还不多，是不能去直接去赞同或者说接替，怎么去肽键邻居们的文档的插值。但是一科从前为止的处置适时是花钱了一个折中所，把各不相同跳到的文档肽键时，相当于在花钱一个路由机内涵上的肽键。这样一种方法有在意味着了可拓展性的同时，也借助于了 Attention 的思想去努力学习路由机各不相同独立双管的透露。但是一科从前为止不能适时花钱到像 GAT 那么细的来得大，去肽键路由机跟路由机密切关系的文档，这是良好的一个学术研究的 topic，可以在肽键过渡阶段借助于一些根本主因的方法有，或者说借助于一些有理论模型意味着的方法有，去花钱一些带同样力从前提这样一种思想的肽键插值。

Q3：PaSca 框架可以赞同多个简化最终一科标，并在一定也就是说下顺利进行努力学习，这中都是如何添加这种也就是说的呢？

A3：这个主因关乎贝叶斯简化，所动态时都会设计者一个 x 和一个 y， x 就是各种互联网形态y的话可以是 accuracy。当我们去军事训练一个三维，都是像高斯操控过程、GBM、松树三维，或者随机森林等，多最终一科标就意味着一个x相异多个 y。构建手段是用我们试验中室自研的 OpenBox SDK去花钱的，可以很方便的赞同，多个也就是说最终一科标的贝叶斯简化。

Q4：SGAP 这种手段的话，为什么说有能够的拓展性呢?

A4：能够的拓展性是最重要的一点，也是大家最关心的一点。我们在此再次重新描述一下，下面引用的就是 NMP 立即传递从前提这种形双管化，在每个 epoch 都无需去促使乘积地去花钱肽键和系统升级的操控，这样造就两个主因，第一个主因就是无需促使的重复花钱这种细小特征值乘 dense 特征值的特征值整数，这就造并成较很低的数值效益，而另外由于促使的肽键操控，都会产生较很低的互联效益，偏爱是对于大规模上图样本。

但是在 SGAP 形双管化下，分并成预处置、军事训练以及后处置三个过渡阶段，所以这个时候互联效益就不受到 training epoch 个数受到影响。只无需在预处置和后处置过渡阶段花钱两次互联；数值的话也是同理，特征值整数只无需在预处置和后处置过渡阶段去花钱。在模拟军事训练的时候，都会无论如何抛弃丢出上图形态。这样就再加了可拓展性和效率的主因，比 NMP 的立即传递从前提都会能够。

今天的互动就到这中都，谢谢大家。

｜互动主持人｜

张文涛 博士｜百度 Angel Graph制作团队小团体

张文涛，北京大学数值机学院2020级博士生，百度一台努力学习平台部Angel Graph制作团队小团体。他以第一原作者在一台努力学习（ICML, NeurIPS和ICLR）、样本挖掘（KDD和WWW）和样本库（SIGMOD, VLDB和ICDE）等领域上发表10余篇篇文章，还最主要WWW 2022最佳学生篇文章和NeurIPS Spotlight篇文章。他拥护或策划Ubuntu了多个一台努力学习该系统，如大规模上图努力学习该系统SGL、地理分布双管一台努力学习该系统Angel、系统工程一台努力学习该系统MindWare和黑盒子简化该系统OpenBox。曾获2021年度Apple Scholar。

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