文件名称:
Graph-Neural-Network-Note:一个了解图神经网络的博客-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-03-08
详细说明：从图（Graph）到图卷积（Graph Convolution）：漫谈图神经网络
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笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些调查或教程替换了读者对图神经网络背景知识的了解，对未学过信号处理的读者不太友好。同时，，很多教程只讲是什么，不讲为什么，也没有梳理清楚不同网络结构的区别与设计初衷（Motivation）。
因此，本文试图建立图神经网络的历史脉络，从初步基于不动点理论的图神经网络（图神经网络，GNN）一步一步讲到当前用得最火的图卷积神经网络（图卷积神经网络）。 Network，GCN），期望通过这里带给读者一些灵感与启示。
本文的提纲与叙述要点主要参考了3篇图神经网络的调查，分别是来自IEEE Fellow的图神经网络综合调查[1]，来自清华大学朱文武老师组的图深度学习：一项调查[
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