原文:《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》阅读笔记

本文是对文献 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications 的内容总结,详细内容请参照原文。 引言 大量的学习任务都要求能处理包含丰富的元素间关联关系的图数据,例如物理系统建模 疾病分类以及文本和图像等非结构数据的学习等。图形神经网络 GNNs 是一种连接模型,通过图形节点之间的消息传递捕获图形的依赖性。 图 Graph ...

2019-06-19 11:45 0 879 推荐指数:

查看详情

【大综解读】A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

本文主要贡献 新的分类模式:我们提出了一种新的图神经网络分类法。图神经网络分为四类:递归图神经网络、卷积图神经网络、图自动编码器和时空图神经网络。 全面的论述:我们提供了图形数据的现代深度 ...

Thu Nov 04 23:13:00 CST 2021 0 203
Graph Neural Networks:谱域图卷积

以下学习内容参考了:🔗1,🔗2, 0、首先回忆CNN,卷积神经网络的结构和特点 处理的数据特征:具有规则的空间结构(Euclidean domains),都可以采用一维或者二维的矩阵描述。(Convolutional neural network (CNN) gains great ...

Sat Jun 20 22:45:00 CST 2020 0 1124
Exploiting Edge Features in Graph Neural Networks

介绍 现如今图神经网络取得了很大进展,最典型的两个模型是GCN模型和GAT模型,然而现有的图神经模型仍然存在以下两个问题: 边特征未被有效考虑。比如GAT只考虑两个节点之间是否有边(bina ...

Wed Mar 11 18:10:00 CST 2020 0 799
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM