Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs:Bruna et al.(2013)[19]首次对基于光谱的卷积gnn进行了突出的研究,该研究基于光谱图理论开发了一种图卷积。 Deep Convolutional Networks on Graph-Structured Data:谱域 Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering:谱域...
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networksieeexplore.ieee.org/document/9046288 本文的内容较多,在最开始时先大致总结一下: 第1节Introduction简要介绍了本文内容,总结了本文贡献。 第2节中简单介绍了GNN的发展历史,给出了GNN中的一些定义(需要区分特征向量和状态向量),然后对GNN和图嵌入进行了区分和联系...
下文从几个方面介绍Graph Neural Networks: recurrent graph neural networks (RecGNNs):通过迭代地传播邻居信息直到达到稳定,来学习目标节点的表示。 2. convolutional graph neural networks (ConvGNNs):聚合node和它的邻居的feature。Different from RecGNNs, ConvGNNs stack multiple graph convolutional layers to extra...
使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系,然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理,所以使用深度学习方法来处理。A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks论文回顾图神经网络(GNN)在文本挖掘和机器学习领域的发展,将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论...
Spectral Networks and Locally Connected Networks on Graphs:Bruna et al.(2013)[19]首次对基于光谱的卷积gnn进行了突出的研究,该研究基于光谱图理论开发了一种图卷积。 Deep Convolutional Networks on Graph-Structured Data:谱域 Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering:谱域...
图神经网络论文-A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks,目录1、前言:2、Abstract:一、什么是图神经网络二、有哪些图神经网络三、图神经网络的应用3、神经网络常用的缩写5、论文详情笔记5.1什么是图神经网络5.2图嵌入和图神经网络的区别5.3图卷积网络(GCN)
Graph Neural Networks for Financial Fraud Detection: A Review Deep Graph Anomaly Detection: A Survey and New Perspectives Anomaly Detection in Dynamic Graphs: A Comprehensive Survey Fake News Detection Through Graph-based Neural Networks: A Survey Graph Learning for Anomaly Analytics: Algorithms, Applica...
A Survey on Graph Neural Networks for Knowledge Graph Completion. arXiv 2020 paper bib Siddhant Arora A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications. arXiv 2020 paper bib Shaoxiong Ji, Shirui Pan, Erik Cambria, Pekka Marttinen, Philip S. Yu Introduction to neural netwo...
2.4 Graph Neural Networks 为了克服浅层方法和深层 NN 的局限性,在 [14] 中引入了一种称为GNN的新型 NN。 GNN 是直接在图上运行的神经网络框架。在代数中,排列是一种改变元素顺序的操作。由于不假定图结构数据具有任何特定顺序,因此依赖于节点顺序的网络将为两个同构图提供不同的结果。因此,GNN 由置换不变函...
ConvGNN主要有频域(spectral)和空域(spatial)两种形式。 GNN 在执行节点级任务时必须是等变函数,在执行图级任务时必须是不变函数。简单来说,就是节点顺序发生变化时,节点的表示也应该按照节点的顺序进行相应变化。而图的表示不应该随着节点顺序变化而发生变化。 如上图所示,RecGNN每次迭代使用的参数相同,...