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图神经网络 · 图神经网络架构 · Xavier Bresson ·
2020 年 11 月 6 日
【南洋理工Xavier】图神经网络架构的最新进展，Graph Network Architectures，附80页ppt
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南洋理工大学计算机学院深度学习数据科学课程第15讲：图神经网络架构，由Xavier Bresson副教授主讲，主要内容包括传统卷积网络，频域图卷积网络和空域图卷积网络，全面详细地介绍了GCN的背景、挑战、发展历程、模型和研究方向。

作者 | Xavier Bresson 编译 | 专知

第一部分：Weisfeiler-Lehman GNNs

  • 图同构网络
  • 主领域聚合
  • 等变GNNs
  • 3-WL/环GNNs
  • 稀疏WL-GNNs
  • 低秩注意力GNNs
  • 图子结构网络

第二部分：GNN表达力和通用逼近器

  • WL表达力
  • 图通用渐进器
  • 表达能力的局限性

第三部分： 图位置编码

  • 索引位置编码
  • 结构化信息
  • 传递网络拉
  • 普拉斯算子的位置编码

第四部分：链接预测和边表示

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【DropBox】Lecture 15: Recent Developments in Graph Network Architectures 【百度网盘提取码: 7g74】Recent Developments in Graph Network Architectures
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图神经网络 (GNN) 是一种连接模型，它通过图的节点之间的消息传递来捕捉图的依赖关系。与标准神经网络不同的是，图神经网络保留了一种状态，可以表示来自其邻域的具有任意深度的信息。近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统、问答系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。

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