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- 图卷积网络（GCN）入门详解 - 知乎
图卷积网络（GCN）入门详解 什么是GCN GCN 概述 模型定义 数学推导 Graph Laplacian ref 图神经网络领域算是一个比较新的领域，有非常多的探索潜力，所以我也一直想着要入门。其中图卷积网络就非常热门，我找到了一篇教程： 图卷积网络 (GCN)新手村完全指南, 想着借此走出新手村，结果因为个人资质
- 如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？ - 知乎
在我最近新发表的一篇论文中， 就充分利用卷积模块，提出了结合图卷积（GCN）与 1\times1 卷积的全新GRU单元，进一步构建双向循环神经网络，来一体化解决路网级实时交通数据补全与预测问题，算例实验充分讨论了该模型对于提取时空数据中语义信息的有效性。
- 2024年了，图神经网络（GNN）还有什么可以继续研究的内容？ - 知乎
直接放一篇今年（2024年）的Nature吧，这篇文章主要利用图神经网络GNN和内嵌物理信息网络PINN结合的思想，对材料、力学等领域都会遇到的体心体晶胞 (BCC)的位错现象进行计算，达到了成功预测晶胞位错位置的效果。
- 图卷积神经网络有哪些应用领域？ - 知乎
图卷积神经网络的应用领域 图卷积神经网络（GCN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。 近年来，GCN 在各个领域得到了广泛的应用，主要包括以下几个方面： 1 社交网络分析 社交网络可以表示为图结构，其中节点代表用户，边代表用户之间的关系。
- 图神经网络的发展历程，截止2023年 - 知乎
图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks，GCN）：2017年，Kipf 和 Welling提出了基于局部连接和卷积操作的图卷积神经网络，可以用于处理节点分类和图分类问题。
- 新手如何入门图神经网络GNN? - 知乎
我们所讲的消息传递神经网络，是由Gilmer等人在2017年提出的一种图神经网络通用计算框架。 它不是一个模型，而是一个框架，统一了各种图神经网络和图卷积网络方法。
- 图神经网络与图卷积神经网络之间的关系是什呢？ - 知乎
图神经网络与图卷积神经网络的关系 图神经网络的提出背景是：如何将 CNN 等深度学习算法用于分析图结构数据上成为一个有挑战性和前沿性的课题。 近年来等人用 RNN 来压缩节点信息和学习图节点签，首次提出图神经网络（Graph Neural Network，GNN）这一概念。
- 如何利用图神经网络来优化多模态模型 - 知乎
通常，GNN使用图卷积神经网络或门控图神经网络来处理节点和边之间的信息传递。 5 多模态特征融合：将每个模态的节点嵌入和边嵌入传递给GNN模型，融合不同模态的特征，生成整个图的表示。
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