这是一篇开创性论文,首次提出了图神经网络(GNN)的概念和基本框架。这篇论文为处理图结构数据的神经网络模型奠定了基础,为后续GNNs的发展和应用提供了启示和方向,对图神经网络领域产生了深远的影响。 《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》 被引用次数:5313 该论文深入探讨了图神经网络(GNNs)的发展历程...
我们引入了 DiffAssemble,这是一种基于图神经网络 (GNN) 的架构,它学习使用扩散模型公式来解决重组任务。我们的方法将集合中的元素(无论是 2D 块还是 3D 对象碎片)视为空间图的节点。通过在元素的位置和旋转中引入噪声并迭代地对其进行去噪以重建连贯的初始姿势来进行训练。DiffAssemble 在大多数 2D 和 3D 重组...
这些模型通常称为图神经网络,简称 GNNs。 有充分的理由研究图数据。从分子(通过化学键连接的原子图)一直到大脑的连接体结构(通过突触连接的神经元图),图是描述各个组织层次的生物体的通用语言。同样,人类感兴趣的最相关的人工构造,从交通网络(由道路连接的交叉口图)到社交网络(由友谊链接连接的用户图),最好用图来...
简述:论文提出了一种新的简单而鲁棒的图神经网络(GNN)模型EvenNet,该模型在频域中设计并对应于一个偶数多项式图滤波器。通过在空间和频域的理论分析,作者发现忽略奇数跳邻居可以提高GNN的鲁棒性。实验结果表明,EvenNet在泛化同质和异质图方面优于全阶模型,并且在对抗结构攻击时无需引入额外的计算成本,同时在传统的节点...
最近(其实也就是今天)学姐开始了科(fan)学(qiang)上网,在逛github时候发现了一个宝藏——一位大佬分享的有关乎深度图神经网络的相关论文。 刚好学姐最近也在整理图神经网络的论文给微信上的小伙伴,学姐想大家伙肯定也需要这个就赶紧安排了今天的推文!
另一个是调控网络,它描述了不同基因如何相互作用以增强或抑制某些细胞功能。图神经网络(GNN)可以处理基于图的信息以进行预测。在在 2022 年 3 月 23 日的《Nature Machine Intelligence》的一篇论文中,Xue Jiawei 团队基于全球 30 个城市的城市道路网...
最早的图神经网络起源于Franco博士的论文, 它的理论基础是不动点理论。给定一张图G,每个结点都有其自己的特征(feature), 本文中用Xv表示结点v的特征;连接两个结点的边也有自己的特征,本文中用X(v,u)表示结点v与结点u之间边的特征;GNN的学习目标是获得每个结点的图感知的隐藏状态hv(state embedding),这就意味着...
1 GraphSAGE论文简介 此文提出的方法叫GraphSAGE,针对的问题是之前的网络表示学习的transductive,从而提出了一个inductive的GraphSAGE算法。GraphSAGE同时利用节点特征信息和结构信息得到Graph Embedding的映射,相比之前的方法,之前都是保存了映射后的结果,而GraphSAGE保存了生成embedding的映射,可扩展性更强,对于节点分类和链接预...
关联问题 换一批 图神经网络必读论文有哪些? GNN论文推荐? 图神经网络论文排行? GNN: graph neural network Contributed by Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai. 来源:THUNLP 链接:https://github.com/thunlp/GNNPapers Content Survey papers Introduction to Graph Neural Networks. Synthesis ...