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- 图神经网络：方法与应用综述 - 知乎
GNN的第一个灵感源于悠久的历史，第一次尝试将神经网络应用在图上。在90年代，RNN被首次应用在有向无环图上（1997）。后来又引入了前馈神经网络来处理环路（2009）。这些方法虽然取得了成功，但其普遍思想是在图上构建状态转换系统（state transition systems），并迭代直到收敛，这限制了可扩展性
- 新手如何入门图神经网络GNN? - 知乎
初学者如何高效入门GNN，有没有比较好的路线呀，一上来就看论文确实有难度。
- 初学者如何理解和应用图神经网络（Graph Neural Network）？ - 知乎
最近读了这篇文章Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications 作为图神经网络的初学者…
- 2024年了，图神经网络（GNN）还有什么可以继续研究的内容？ - 知乎
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常
- 国内外有哪些不错的图神经网络的组或实验室？ - 知乎
按照机构所属地区划分，统计了一些研究图数据很棒的老师。（可能也包含知识图谱，图数据管理挖掘以及图神经网络应用在不同领域开展工作的老师，例如社交网络，推荐系统等等） 持续更新ing~ （如果对您有用，还请点赞，收藏和转发。感谢您的关注与支持！） 大陆 唐杰 清华大学 ACM AAAI IEEE
- 图神经网络如何入门？ - 知乎
图基础 图由顶点（Vertex）和连接顶点的边（Edge）构成。顶点和边之间的关系可以用邻接矩阵（A）表示，两个顶点间有边标识为1，否则为0。如上图所示，图G=（V，E）。其中，V= {v1，v2，v3，v4，v5}，E= {（v1，v2），（v1，v3），（v2，v4），（v3，v4），（v4，v5）}。关于更多关于图的知识，可以参考
- 图神经网络（GNN）现在可以研究的方向有哪些呢？ - 知乎
图表示学习（Graph Representation Learning，GRL）能够将图中的节点或者整个图转化为低维可计算的向量，为机器学习模型处理图这种高维复杂的数据形式提供了合适的计算接口。根据粗略统计，近年来，每一年各大顶会上收录的图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）论文数目增长迅速，相关研究与应用也
- 图神经网络目前还有哪些值得期待的研究方向？ - 知乎
近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。 下面简单介绍一下
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