图神经网络(Graph neural networks (GNNs))是通过图中结点的信息传递(message passing)来捕获图的依赖关系的神经网络模型。近年来,许多GNN的变体,例如:图卷积神经网络(graph convolutional network (GCN))、图注意力网络(graph attention network (GAT))、图循环网络(graph recurrent network (GRN))在很多深度学习任务...
图神经网络(GNN)通过图的节点之间的消息传递来获取图中的依赖关系。 近年来,图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)、图循环网络(GRN)等 GNN 的变体在许多深度学习任务上展示出了性能上的突破。 01、GNN是怎么诞生的? GNN 的研究动机可以追溯到上世纪 90 年代的循环神经网络,此类方法的主要思想是在图上构建状态转...
（1）找到与目标相适应的图结构：通常可以分为结构化场景和非结构化场景。在结构化场景中，图结构在应用中比较明确，例如在分子、物理系统、知识图等上的应用。而在非结构化场景中，图是隐含的，因此首先要从任务中构建图，例如为文本构建一个完全连接的 “词” 图或为图像构建一个场景图。（2）指定图类型和规...
文中详细总结了构建 GNN 模型的 “四步” 框架并作理论分析,展示了 GNN 在各学科中常见的应用,并最后提出四个开放性问题,表明了图神经网络的主要挑战和未来研究方向。 四步构建 GNN GNN 是基于图的深度学习方法,作为神经模型的一种,它通过图节点之间的消息传递来捕获图的依赖性。GNN 的设计流程通常包含四个步骤...