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    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。
  • 2024年了,图神经网络(GNN)还有什么可以继续研究的内容? - 知乎
    常用于GNN-assisted FL和无重复节点的horizontal FedGNN。 客户端拥有不同网络结构:先把本地模型做成图,然后将GNN作用于图之上。 联邦聚合对象是GNN权重和梯度,常用于centralized FedGNN。 四、FedGNN 4 1 问题定义
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    为什么最近几年,没人在推荐系统里去玩 GNN 模型,GNN 是凉透了吗? 一种想法认为 GNN 效果能被注意力机制替代,因为注意机制可以视为一个「带权完全图」建模,但是 GNN 提供的先验其实也很不错呀,而且比起SA 噪声更… 显示全部 关注者 473 被浏览
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  • 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)现在可以研究的方向有哪些呢? - 知乎
    为了解决这个问题,研究员们 借鉴统计学理论的矩方法,提出了新的 GNN 模型——混合矩图神经网络 MM-GNN。 在15个真实世界图数据集(包括社交网络、引文网络和网页网络等)上进行的广泛实验表明,MM-GNN 优于现有的最先进的模型。
  • Transformer和GNN有什么联系吗? - 知乎
    GNN、Transformer与Graph Transformer的关系? 在讲的Graph Transformer的相关论文前,我们先直观地来理解一下GNN与Transformer之间的关系是什么。 GNN与Transformer的关系 1 从连接结构的角度看
  • 图神经网络目前还有哪些值得期待的研究方向? - 知乎
    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2022年最新的研究综述,这些也是最近的研究趋势,希望对大家的研究有所帮助。 第一篇是双曲图神经




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