图神经网络的究竟有多强大？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。
图神经网络的究竟有多强大？道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。
近年来，随着图神经网络在各个领域的火热应用，越来越多的学者试图从图论的角度对图神经网络的表达能力进行理论分析，并基于这些理论分析开发出了性能强大的模型。然而，在实际应用中，这些在理论上非常强大的模型的性能往往会受到计算复杂度等因素的限制。本文作者 Michael Bronstein 是一名来 自帝国理工学院的教授，同时也是 Twitter 图机器学习项目组的负责人。在本文中，他深入浅出地介绍了近年来分析图神经网络表达能力的工作，并介绍了他们对于该领域未来发展方向的思考。
图神经网络和 WL 图同构测试之间的关系
众所周知，传统的前馈神经网络（多层感知机）是一种通用函数近似器：它们能够以任意的准确率逼近任意的平滑函数。对于近期兴起的图神经网络来说，其表征性质还不太为人所知。在实验中，我们经常可以看到图神经网络在某些数据集上性能优异，但同时又在另一些数据集上表现令人失望。为了探究造成这种现象的根本原因，我们不得不思考一个问题：图神经网络究竟有多强大？在探究这一问题的过程中，我们所面临的一个挑战是：实际应用场景下使用的图往往是连续结构和离散结构（节点、边特征、连通性）的组合。因此，该问题可以被表述为不同的形式。一种可能的形式化定义是：图神经网络是否能够区分不同类型的图结构。在图论中，这是一种被称为「图同构问题」的经典问题，旨在判断两个图在拓扑意义上是否等价。两个同构的图拥有相同的连通性，其差别仅仅可能是节点的排列不同。稍令人惊讶的是，我们尚不知晓精确的图同构问题的复杂度级别。该问题在多项式时间内不可解，它也不是一个 NP 完全（NPC）问题。有时，我们将其复杂度称为一种特殊的「GI 级」（GI class）。
1、Weisfeiler-Lehman 测试
Boris Weisfeiler 和 Andrey Lehman 于 1968 年发表的具有开创性意义的论文「The reduction of a graph to canonical form and the algebra which appears therein 」），提出了一种高效的启发式算法，我们现在将其称为「WL 测试」。最初，人们认为 WL 测试可以在多项式时间内求解图同构问题。但一年之后，人们就举出了一个反例。然而，从概率意义上说，似乎 WL 测试对于几乎所有的图都有效。
图 1：在两个同构图上执行 WL 测试的示例。包含弧线的 hash 圆括号代表多重集。在着色情况不再变化后算法会终止，并给出输出结果（颜色直方图）。若将两图输入给该算法得到的输出相同，则说明两图可能同构。
WL 测试是建立在迭代式的图重着色（图论中的「着色」指的是一种离散的节点标签）基础上的，在初始状态下，每个节点的颜色均不相同。在每一步迭代中，算法会聚合节点及其邻居节点的颜色，并将它们表征为多重集，然后将聚合得到的颜色多重集通过 Hash 函数映射到某种唯一的新颜色上。当达到稳定的着色状态（各节点着色状态不再变化）后，算法终止。当算法终止后，若两图的着色情况不同，则我们认为它们「非同构」。如果两图着色情况相同，它们可能（但并不一定）是同构的。换句话说，WL 测试是图同构的必要非充分条件。有一些非同构的图在接受 WL 测试后得到的着色情况也是相同的，而在这种情况下 WL 测试就失效了，因此我们只能认为它们「可能同构」。下图展示了其中的一种可能性：
图 2：显然，WL 图同构测试会为上面的两个非同构图生成相同的着色结果，此时 WL 测试失效。在化学领域中，这两个图分别代表两种不同的化合物「decalin」（左图）和「bicyclopentyl」（右图）的分子结构。2、图同构网络（GIN）Keyulu Xu 等人发表的论文「 How powerful are graph neural networks?」和 Christopher Morris 等人发表的论文，以及 Thomas 在他至少两年前撰写的博客「GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS」，中注意到，WL 测试与图消息传递神经网络有惊人的相似之处，它们都在图上进行了一种类似于卷积的操作。
道翰天琼认知智能未来机器人接口API简介介绍
- 认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高级阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为突破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。 认知智能的核心研究范畴包括：1.宇宙、信息、大脑三者关系；2.人类大脑结构、功能、机制；3.哲学体系、文科体系、理科体系；4.认知融通、智慧融通、双脑(人脑和电脑)融通等核心体系。 认知智能四步走：1.认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系；2.清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感学、生物学、化学等学科。3.清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等学科。4.系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等学科。
认知智能CI机器人是杭州道翰天琼智能科技有限公司旗下产品。认知智能机器人是依托道翰天琼10年研发的认知智能CI体系为核心而打造的认知智能机器人大脑，是全球第一个认知智能机器人大脑。具有突破性，创新性，领航性。是新一代智能认知智能的最好的产品支撑。 认知智能机器人技术体系更加先进，更加智能，是新一代智能，认知智能领域世界范围内唯一的认知智能机器人。 认知智能机器人是新时代的产物，是新一代智能认知智能的产物。代表了新一代智能认知智能最核心的优势。和人工智能机器人大脑相比，优势非常明显。智能度高，客户粘性大，客户满意度高，易于推广和传播等核心特点。 依托认知智能机器人平台提供的机器人大脑服务，可以赋能各个行业，各个领域的智能设备，各类需要人机互动的领域等。认知智能机器人平台网址：www.weilaitec.com，www.citec.top。欢迎注册使用，走进更智能机器人世界。
认知智能和人工智能的优劣势对比主要可以分为四大方面： 第一：时代发展不同。人工智能是智能时代发展的第二个阶段，认知智能是智能时代发展的第三个阶段。时代发展上决定了认知智能更显具有时代领先性。 第二：基础理论体系不同。人工智能的基础理论体系以数学为基础，以统计概率体系为基础。认知智能基础理论体系以交叉许可理论体系为基础。包含古今中外哲学体系，心理学体系，逻辑学体系，语言学体系，符号学体系，数学体系等学科。其基础理论体系更加具有创新性，突破性和领先性。且交叉学科理论体系的研究也是未来智能发展的大方向。其具体理论体系，还包含三体论（宇宙，信息，大脑三者关系），融智学，和HNC等。 第三：技术体系不同。人工智能的核心技术体系主要是算法，机器学习，深度学习，知识图谱等。其主要功用在感知智能。感知智能其核心主要是在模仿人类的感知能力。认知智能的核心技术体系是以交叉学科理论体系而衍生出来的。具体包含三大核心技术体系，认知维度，类脑模型和万维图谱。认知智能的技术体系核心以类脑的认知体系为基础。以全方位模仿类脑能力为目标。人工智能以感知智能为基础的体系，只能作为认知智能中的类脑模型技术体系中的感知层技术体系。类脑模型大致包含，感知层，记忆层，学习层，理解层，认知层，逻辑层，情感层，沟通层，意识层等9大核心技术层。因此人工智能的核心只是作为认知智能类脑模型中的感知层。因此在技术体系上，人工智能和认知智能基本上没有太多的可比性。 第四：智能度成本等方面的不同：人工智能产品的综合智能程度，普遍在2-3岁左右的智力水平。认知智能产品其智能程度大致在5-8岁左右。认知智能体系构建的机器人更加智能。且更省时间，更省人力和资金。优势非常多。具体请看下列的逐项对比。
道翰天琼CiGril机器人API
道翰天琼CiGril认知智能机器人API用户需要按步骤获取基本信息：
- 在平台注册账号
- 登录平台，进入后台管理页面，创建应用，然后查看应用，查看应用相关信息。
- 在应用信息页面，找到appid,appkey秘钥等信息，然后写接口代码接入机器人应用。
开始接入
请求地址：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr
请求方式：post
请求参数：
| 参数 |
类型 |
默认值 |
描述 |
| userid |
String |
无 |
平台注册账号 |
| appid |
String |
无 |
平台创建的应用id |
| key |
String |
无 |
平台应用生成的秘钥 |
| msg |
String |
"" |
用户端消息内容 |
| ip |
String |
"" |
客户端ip要求唯一性,无ip等可以用QQ账号，微信账号，手机MAC地址等代替。 |
接口连接示例：http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552
注意事项：参数名称都要小写，五个参数不能遗漏，参数名称都要写对，且各个参数的值不能为空字符串。否则无法请求成功。userid,appid,key三个参数要到平台注册登录创建应用之后，然后查看应用详情就可以看到。userid就是平台注册账号。
示例代码JAVA：
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
public class apitest {
/**
* Get请求，获得返回数据
* @param urlStr
* @return
*/
private static String opUrl(String urlStr)
{
URL url = null;
HttpURLConnection conn = null;
InputStream is = null;
ByteArrayOutputStream baos = null;
try
{
url = new URL(urlStr);
conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
conn.setReadTimeout(5 * 10000);
conn.setConnectTimeout(5 * 10000);
conn.setRequestMethod("POST");
if (conn.getResponseCode() == 200)
{
is = conn.getInputStream();
baos = new ByteArrayOutputStream();
int len = -1;
byte[] buf = new byte[128];
while ((len = is.read(buf)) != -1)
{
baos.write(buf, 0, len);
}
baos.flush();
String result = baos.toString();
return result;
} else
{
throw new Exception("服务器连接错误！");
}
} catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
} finally
{
try
{
if (is != null)
is.close();
} catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
try
{
if (baos != null)
baos.close();
} catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
conn.disconnect();
}
return "";
}
public static void main(String args []){
//msg参数就是传输过去的对话内容。
System.out.println(opUrl("http://www.weilaitec.com/cigirlrobot.cgr?key=UTNJK34THXK010T566ZI39VES50BLRBE8R66H5R3FOAO84J3BV&msg=你好&ip=119.25.36.48&userid=jackli&appid=52454214552"));
}
}