【图神经网络综述】GNN原理＋落地应用+实现框架全解

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分类专栏： 深度学习与计算机视觉精品 深度学习从入门到进阶 机器学习深入浅出 文章标签： 神经网络 python 深度学习 机器学习 pytorch
于 2020-08-06 10:59:11 首次发布
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图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
盼小辉丶的博客
01-02 11万+
本节全面介绍了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) ，包括其在数据分析和机器学习中的重要性。首先探讨了图作为数据表示的相关概念及其在各个领域的广泛应用；然后深入探讨图学习的重要性，包括不同的应用和技术。最后，重点介绍了 GNN 架构，并对比了它与其他方法之间的原理和性能差异。
【GNN】图技术在美团外卖下的场景化应用及探索
发现问题，并解决问题，批判性思维
09-09 957
对于高频用户，可能会导致兴趣圈封闭导致模型建模无法跳脱既有的兴趣圈；对于低频用户，由于信息的缺乏导致其兴趣刻画不完整。因此，我们需要具备拓展用户兴趣边界的信息扩展能力、对单点信息的扩充能力；即寻找一种新的数据结构，打破二维线性限制，实现三维立体扩展，基于此种想法，从图的角度来重新思考用户行为建模：==以私域线性行为序列作为兴趣刻画基础，以公域全局互联关系图作为兴趣补充==，建立个体差异性与群体共性的连接。
图神经网络（GNN）在Python中的实现教程（包含详细的完整的程序和数据）
10-08
内容概要：本教程详细介绍了图神经网络（GNN），解释了基础知识并通过实例演示了如何利用Python及相应库来完成GNN的设计与实施，涵盖了数据预处理、建模直至评估的关键步骤。 适合人群：具备一定Python编程经验并对机器学习有兴趣的技术人士。 使用场景及目标：适用于欲深入理解和实践基于图数据结构的学习任务，比如社交网路分析、推荐引擎和生信领域的问题解诀。 额外提示：考虑到GNN在复杂图上的高效表现及灵活性，在实践中注意调整超参以适应具体应用场景。
图神经网络计算综述论文（2020年）
10-05
近年来，图神经网络(GNNs)由于具有建模和从图结构数据中学习的能力，在机器学习领域得到了迅猛发展。这种能力在数据具有内在关联的各种领域具有很强的影响，而传统的神经网络在这些领域的表现并不好。
图神经网络（GNN）最简单全面原理与代码实现
最新发布
IT_GGMonster的博客
04-19 1359
图神经网络综合上面所有的内容，最重要的是以下两点：①不同GNN的本质区别是他们的消息传递机制不同，如GCN/GraphSAGE/GIN/GAT等等，只需要修改层的名称即可，目前已经达到了高度的集成化，不需要进行手撸，除非你的研究需要。Output层的输入不一样。●对于节点层面的任务而言可以直接self.conv = GCNConv(16, dataset.num_classes) ————这是直接把任务融合到卷积层也可以在卷积获取特征之后，后面加几个线性层●对于边层面的任务而言。
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本文深入探讨了图神经网络（GNN）在不同领域的应用案例及其优势，包括3D视觉、社交网络推荐系统以及视觉推理等。文章详细阐述了GNN在处理非结构化数据如点云数据时的关键技术，以及如何通过GNN提高推荐系统与视觉推理任务的性能。同时，本文也对GNN的研究现状和未来趋势进行了展望。
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1.为什么出现图神经网络GNN？ 近年来，人们对深度学习方法在图上的扩展越来越感兴趣。在多方因素的成功推动下，研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构：图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）  传统的深度学习方法在提取欧氏空间数据（如Image） 的特征方面取得了巨大的成功，但在处理非欧式空间数据（如Graph） 上的表现却仍难以使人满意。许多实际应用场景中的数据是从非欧式空间生成的，如推荐系统中的图。  图是不规则的，每
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2022图神经网络5篇最新的研究综述：双曲/图分类/联邦/等变/异质性
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点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号 重磅干货，第一时间送达转载于“深度学习与图网络”近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的...
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图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）综述 - 知乎
【超详细】深度学习三杰：CNN、RNN、GNN 全面对比与应用场景详解
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图神经网络综述 Survey on Graph Neural Network 摘要：近几年来，将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注.图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破，比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用.图神经网络可以把实际问题看作图中节点之间的连接和消息传播问题，对节点之间的依赖关系进行建模，从而能够很好地处理图结构数据.鉴于此，系统综述了图神经网络模型以及应用.首先从谱域、空间域和池化3方面对图卷积神经网络进行了阐述.
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图神经网络 (gnn)+数据挖掘(dm)
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图神经网络 (GNN) 是一种基于图数据结构的机器学习模型，专门用于处理图结构化的数据。GNN的设计灵感来源于人类大脑的神经网络，它能够自动学习图中节点之间的关系和信息传递。 GNN的核心思想是在图上进行迭代更新，将节点和其相邻节点的信息进行聚合，然后利用这些聚合后的节点特征进行预测或分类任务。GNN的层次结构使得它能够充分利用局部邻居信息，从而能够捕捉到图中节点的全局性质。 GNN在数据挖掘方面有着广泛的应用。首先，GNN可以用于节点分类，即根据节点的特征和其周围节点的关系，预测节点所属的标签或类别。在推荐系统中，GNN可以用于学习用户和物品之间的关系，从而提供个性化的推荐结果。 其次，GNN还可以用于图的嵌入学习。嵌入学习是将图中的节点或边转换为低维向量表示的过程，使得节点或边的相似度可以通过向量之间的距离或相似度来衡量。嵌入学习可以帮助我们更好地理解和分析图结构化的数据。 此外，GNN还广泛应用于知识图谱的构建和推理。知识图谱是一种将实体、关系和属性组织成图结构的数据表示方法，GNN可以通过学习知识图谱中实体和关系的嵌入向量，来进行推理和问题求解。 总之，GNN作为一种处理图结构化数据的机器学习模型，在数据挖掘中具有重要的应用价值。通过学习图中节点之间的关系和信息传递，GNN可以帮助我们实现节点分类、图嵌入以及知识图谱的构建和推理等任务。
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