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参考：近期必读的五篇KDD2020【图神经网络(GNN)】相关论文_Part2ACMSIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，简称KDD）。今年的KDD大会计划将于2020年8月23日~27日在美国美国加利福尼亚州圣地亚哥举行。上周，KDD2020官方...
GNN+文献阅读的相关资料近期资料有点多，想整理一下，理一理头绪。如有侵权，请告知我撤回。GNN文献及解读《GNN综述——从入门到入门》。《Must-readpapersonGNN》（github清华大学）。《图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNN...
面对500篇GNN论文，心态差点儿崩了，幸好我有这本小书.在2020年，GNN（图神经网络）频繁登上各大会议热词榜，由于图类型数据的普遍存在，图神经网络在各种学科的场景得到应用——诸如计算机视觉、推荐系统、组合优化；甚至药物研发、物理、化学等，且...
本此分享的论文是2020KDD的一篇工作，出发点是为了更好地建模多变量时间序列数据中成对变量之间的潜在空间依赖。作者提出了一种通用的图神经网络框架MTGNN，通过图学习模块融合外部知识和变量之间的单向关系，再使用mix-hop传播层和膨胀inception捕获空间和时序依赖。
来源:Manuchi发布于pixabay(CC0)图神经网络(GNN)由于具有分析图结构数据的能力，近年来受到广泛关注。本文对图神经网络作了简要的介绍。它涵盖了一些图的理论，以方便理解图和分析图的…
论文链接：GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplicationsAbstract：图（Graph）数据包含着十分丰富的关系型信息。从文本、图像这些非结构化数据中进行推理学习，例如句子的依赖树、图像的场景图等，都需要图推理模型。图网络（Graphneuralnetworks）是一种链接主义模型，它靠图中节点之间的信息传递...
文章来源：公众号【Coggle数据科学】文章内容概述本文内容分两部分，第一部分为基于GNN的图表示学习，共包含两节，第1节主要从三种建模方法上对图表示学习进行对比阐述；第2节分别从两类无监督学习目标——重构…
GNN在生物分子结构以及分子之间的功能关系和集成多组数据集模型方面的能力，使得它在医疗行业中受到越来越多的关注。本文就将聚焦于GraphML在医疗领域中的应用，分享2020年值得关注的几篇论文，包含脑科学、医疗诊断、药物研发以及COVID-19四部分。
图方向是比较老的一个方向，主要以研究graph为主，大类上属于数据挖掘，传统研究方法有概率图模型，矩阵分解(NMF)，还有一派是深度学习，这两年很火的图神经网络(GNN)就属于这类。.建议题主和导师商量，选择其中一个研究方法，然后开始打基础从看论文做...
目录1、动机2、资源20212020Before20203、参考1、动机为什么要专门研究DeepGNN呢？这是由于GNN通常在1-2层效果较好，随着层数的增加，GNN的表现会大幅度下降。传统DNN中也有这个问题，KaimingHe的ResNet就是一个很著名的解法。尽管...
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