图神经网络路线图项目启动和配置教程-优快云博客

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图神经网络路线图项目启动和配置教程

graph-neural-networks-roadmap 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graph-neural-networks-roadmap

1. 项目目录结构及介绍

本教程将基于开源项目 graph-neural-networks-roadmap 进行介绍。该项目旨在为图神经网络的研究者和开发者提供一个全面的路线图，涵盖了该领域的重要论文、方法和应用。项目目录结构如下：

graph-neural-networks-roadmap/
│
├── README.md                  # 项目介绍和论文列表
├── LICENSE                    # 项目许可证
├── papers/                    # 论文目录
│   └── ...
├── code/                      # 代码实现目录
│   └── ...
└── ...

项目包含了图神经网络的多个子主题，如图自动编码器、生成模型、理论研究和边信息图等。此外，项目还提供了多个论文的代码实现，以便开发者更好地理解和使用图神经网络。

2. 项目的启动文件介绍

项目中的启动文件为 README.md。该文件包含了项目介绍、论文列表以及论文的分类信息。启动文件的结构如下：

# Deep Learning on Graphs: a roadmap

This roadmap explores the latest advances made in the field of deep learning on graphs. After listing the main papers that set the foundations of DL on graphs and Graph Neural Networks, we dig in various sub-topics. Sub-topics include graph VAE, generative model of graphs, theoretical studies of the expressiveness power of GNNs, edge-informative graphs etc..

启动文件首先介绍了项目的背景和目标，然后列举了图神经网络领域的重要论文，并按照分类进行了组织。开发者可以根据启动文件中的信息，快速了解图神经网络的研究现状和发展趋势。