GNN的新兴应用 克服挑战的策略与未来发展方向 结语 在过去的几年里,图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)已经成为人工智能领域的一个热门话题,它代表了一种在图数据上进行学习和推理的强大工具。随着数据量的爆炸式增长,尤其是结构化数据,在图形表示中捕获实体间复杂关系的需求日益增加。GNN的出现,为解决这一挑战...
针对第一个问题,作者在四个数据集上展开图分类任务,结果表明GNNML是最好的。这里提到的几个模型都是图神经网络中比较常见的模型啦,值得注意的是ChebNet表现竟然还不错,这是因为当两个图正则化拉普拉斯矩阵的最大特征值不同时,ChebNet是能够区分它们的,此时的ChebNet拥有超过1-WL测试的表达能力。此外PPGN的效果也不错...
在多跳问题方面,GNN-RAG明显优于先前的方法,突显了其基于GNN的检索组件的重要性。此外,GNN-RAG实现了与诸如GPT-4等规模更大的LLMs相媲美甚至更优越的性能,突显了其效率和可扩展性。 卡洛斯·E·佩雷斯(Carlos E. Perez),即Twitter上的@IntuitMachine,分享了关于如何利用图神经网络(GNN)和检索增强生成(RAG)的...
GNN面临的挑战 尽管图神经网络(GNN)在多个领域显示出了巨大的潜力和实际应用价值,但它们在实际应用和理论研究中依然面临着一系列挑战。这些挑战不仅影响了GNN的性能和效率,也限制了它们在更广泛场景下的应用。以下是GNN面临的几个主要挑战: 可扩展性问题(Scalability) 随着图数据的规模不断增大,如何有效地处理大规模图...