原文:《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》閱讀筆記

本文是對文獻 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications 的內容總結,詳細內容請參照原文。 引言 大量的學習任務都要求能處理包含豐富的元素間關聯關系的圖數據,例如物理系統建模 疾病分類以及文本和圖像等非結構數據的學習等。圖形神經網絡 GNNs 是一種連接模型,通過圖形節點之間的消息傳遞捕獲圖形的依賴性。 圖 Graph ...

2019-06-19 11:45 0 879 推薦指數:

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【大綜解讀】A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

本文主要貢獻 新的分類模式:我們提出了一種新的圖神經網絡分類法。圖神經網絡分為四類:遞歸圖神經網絡、卷積圖神經網絡、圖自動編碼器和時空圖神經網絡。 全面的論述:我們提供了圖形數據的現代深度 ...

Thu Nov 04 23:13:00 CST 2021 0 203
Graph Neural Networks:譜域圖卷積

以下學習內容參考了:🔗1,🔗2, 0、首先回憶CNN,卷積神經網絡的結構和特點 處理的數據特征:具有規則的空間結構(Euclidean domains),都可以采用一維或者二維的矩陣描述。(Convolutional neural network (CNN) gains great ...

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

介紹 現如今圖神經網絡取得了很大進展,最典型的兩個模型是GCN模型和GAT模型,然而現有的圖神經模型仍然存在以下兩個問題: 邊特征未被有效考慮。比如GAT只考慮兩個節點之間是否有邊(bina ...

Wed Mar 11 18:10:00 CST 2020 0 799
 
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