初学者如何高效入门GNN，有没有比较好的路线呀，一上来就看论文确实有难度。

为了解决这个问题，研究员们 借鉴统计学理论的矩方法，提出了新的 GNN 模型——混合矩图神经网络 MM-GNN。 在15个真实世界图数据集（包括社交网络、引文网络和网页网络等）上进行的广泛实验表 …

GAN是 生成对抗网络，一般由生成器和判别器组成，其采用对抗训练的方法以获取更好的生成器和判别器。其主要用在图像生成，文本生成等生成任务和需要用到伪造数据的低资源场景任务。从应用的角 …

2）FL-assisted GNN 借助分散的图数据孤岛来提升GNN模型效果，具体通过联邦学习把图数据孤岛组织起来训练一个全局GNN模型。 根据客户端是否有相同节点，此架构可分为如下两类：

Feb 27, 2023 · GNN的第一个灵感源于悠久的历史，第一次尝试将神经网络应用在图上。 在90年代，RNN被首次应用在有向无环图上（1997）。

近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已 …

不难发现，如果将 GNN 运用在计算机视觉方面，也能给我们带来不小的惊喜，比如将 GNN 用于用于rgbd语义分割。 这篇文章提出了一种基于三维点云的三维图神经网络（3DGNN），在点云的基础上 …

为什么最近几年，没人在推荐系统里去玩 GNN 模型，GNN 是凉透了吗？ 一种想法认为 GNN 效果能被注意力机制替代，因为注意机制可以视为一个「带权完全图」建模，但是 GNN 提供的先验其实也很不 …

图神经网络 (GNN)和图卷积神经网络 (GCN)在计算机视觉领域可以做哪些任务？ 以GNN为基础的图卷积神经网络GCN 是对卷积神经网络CNN在图领域的自然推广。 它能同时对节点特征信息与结构信息进 …

GNN、Transformer与Graph Transformer的关系? 在讲的Graph Transformer的相关论文前，我们先直观地来理解一下GNN与Transformer之间的关系是什么。 GNN与Transformer的关系 1. 从连接结构的角 …