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图卷积网络GCN入门系列

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公众号：【DreamHub】

对于图卷积网络GCN的研究已经有一段时间了，在实习阶段应用较多且符合自己在校的复杂网络研究方向，但一直没有时间对其进行总结和梳理。因此，在这毕业前利用这漫长的假期对图卷积网络进行再一次回顾，来加深自己的理解并解答自己理论的问题！对于仍存在的疑惑待以后实践中解决！

图卷积网络入门系列

GCN涉及的理论较多所以文章篇幅较长，本系列将其分为三部曲：

  • 图卷积网络GCN（Graph Convolution Network）（一）研究背景和空域图卷积
  • 图卷积网络GCN（Graph Convolution Network）（二）图上的傅里叶变换和逆变换
  • 图卷积网络GCN（Graph Convolution Network）（三）详解三代图卷积网络理论

这三部分内容涉及到的理论知识能大概了解图卷积网络的前世今生，如有疑问待以后慢慢改进！

当然这理论知识并不能让学者体会到图卷积GCN的强大及其在工业界中的应用，下面介绍个人所了解的学习资料来深入学习！

学习资料

理论篇

  • 如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？
  • 深度学习时代的图模型，清华发文综述图网络
  • 论文汇总：thunlp/GNNPapers
  • 图领域大佬：Jure Leskovec @ Stanford

实践篇

  • Pytorch-GNN
  • 图卷积网络到底怎么做，这是一份极简的Numpy实现
  • graph convolutional network有什么比较好的应用task？
  • Deep Graph Library
  • Pytorch Geometric
  • 个人图卷积论文阅读

目前仅了解这么多内容，以后学习再进行更新！

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图卷积网络GCN入门系列_第1张图片

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