|
- 图神经网络：方法与应用综述 - 知乎
由于它的卓越的表现，最近GNN在图分析方法中的应用越来越广泛。 在下面的段落中，我们将说明图神经网络的原始灵感。 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）。
- 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
- 新手如何入门图神经网络GNN? - 知乎
连接层面 而我们需要表示出这3个的特征，并转化为向量，才能输入到神经网络，而这个图嵌入的具体过程可以参考我之前写的2个推文。 好，现在我们已经表示出了整张图、以及每一个顶点每一条边的特征向量了，现在我们可以构建一个最简单的图神经网络GNN了。
- 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。
- 2025做 (图神经网络)GNN还有前途嘛？ - 知乎
2025做 (图神经网络)GNN还有前途嘛？ 前几天很火的GNN最近由于LLM的横空出世，发现很多之前做GNN的人都转行去做LLM了，想知道目前GNN领域还有什么可以做的问题，也确实是GNN领域最…
- 图神经网络（GNN）和图网络（GN）是什么关系? - 知乎
这就是当下的图神经网络崛起的背景。 而事实上， 关于图的研究， 远早于图神经网络已有之， 这个系列， 通过被称为graph embding， 也就是把网络的拓扑结构和节点本质， 通过一定方法压缩到一个向量表示里 (正如通过CNN和RNN我们可以得到图像或时间序列的向量
- 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
- 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。
|
|
|