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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。
- 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
- 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
- 图神经网络有什么较好的教材吗，想仔细了解这一块领域的基础知识和方法? - 知乎
当然是这本清华大学出版社的书，由京东一线工程师编写的教材： 《图深度学习从理论到实践》 图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关 系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。 《图深度学习从理论到实践》 由浅入深,全面介绍
- 图神经网络GNN与图表示学习GRL有什么关系？ - 知乎
图神经网络GNN是图卷积算法思想；图表示学习是Graph Embedding，这两个有什么关系和区别呢？在NLPfan方面…
- 图神经网络（GNN） - 知乎
近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法。
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