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CS224W6.1——介绍图神经网络GNN

之前我们讨论了一些节点嵌入技术，它们可以通过随机游走的过程学习与任务无关的特征。从这篇开始，我们介绍了令人兴奋的图神经网络技术，该技术基于图结构用多层非线性变换对节点特征进行编码。图神经网络在各种任务中表现出非凡的性能，并可以驯服图的复杂性质。

文章目录

  • 1. 回顾
  • 2. Deep Graph Encoders
  • 3. 目标
  • 4. 现代深度学习工具
  • 5. 图结构深度学习

1. 回顾

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第1张图片

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第2张图片

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第3张图片

shallow embedding：

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第4张图片

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第5张图片

2. Deep Graph Encoders

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第6张图片

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第7张图片

3. 目标

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4. 现代深度学习工具

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第9张图片

好像并不适用图结构。

5. 图结构深度学习

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN_第10张图片

可以看到图神经网络的设计还是有很多不同与困难的，在之后会继续详细介绍。

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