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1905年，爱因斯坦横空出世，以六篇极具原创性和颠覆性的论文彻底改变了现代物理学的面貌，其中更包括了相对论。这一年，已然成为公认的物理史上的“奇迹年”。同样是“奇迹年”，爱因斯坦的1905年与牛顿的1666年有可比性吗？两者孰轻孰重？
爱因斯坦在1905年发表了6篇篇震撼世界的论文，分别为：1.《关于光的产生和转化的一个试探性观点》2.《分子大小的新测定方法》3.《热的分子运动论所要求的静液体中悬浮粒子的运动》
基于此，本文总结了6篇尝试解决“图神经网络有效的预训练”难题的论文。其中，探索的角度包括：1.如何同时学习到有效的局部和全局信息；2.如何学习到通用的、可迁移的拓扑结构信息；3.如何用概率生成模型对图分布进行建模；4.
从被抽检的硕士学位论文中我们发现：不合格论文普遍有6个问题.当前，随着研究生教育规模的不断扩大，研究生教育由规模发展逐渐转向质量和内涵发展，不断提升教育质量是新时期研究生教育的重要任务。.学位论文质量是衡量研究生教育质量的重要标准...
在这项工作中，我们首先提出图特征网络（GFN），一种简单的轻量级神经网络，在一组图增强特征上定义。.然后，我们建议将图分类上的GNN解剖分为两部分：.1）图过滤，其中执行基于图的相邻聚合;以及.2）设置函数，其中组成一组隐藏节点特征用于预测...
NeurIPS2018中有几篇论文对双曲神经网络的构建做了深入的理论分析，今年在NeurIPS2019上我们终于看到了双曲几何和图结构结合的应用。.论文1：HyperbolicGraphConvolutionalNeuralNetworks.双曲图卷积神经网络.论文：.https://.papers.nips.cc/paper/87.…
这篇论文提出了一个通过问答追踪对话进度（DialogueStateTrackingviaQuestionAnswering(DSTQA)）的模型，用来在MultiWOZ环境中实现任务导向的对话系统，更具体地，就是通过对话帮助用户完成某个任务，任务一共分为5个大类、30个模版和超过4500个
近年来，图神经网络越来越受欢迎。凭借其优越的性能，图神经网络在社交网络、推荐系统、药物发现任务和交通预测等领域大放异彩。各种新型图神经网络模型层出不穷，对图数据上的机器学习任务产生了深刻的影响，包括图分类任务、节点分类任务以及链路预测任务等。
最近（其实也就是今天）学姐开始了科（fan）学（qiang）上网，在逛github时候发现了一个宝藏——一位大佬分享的有关乎深度图神经网络的相关论文。刚好学姐最近也在整理图神经网络的论文给微信上的小伙伴，学姐想大家伙肯定也需要这个就赶紧安排了今天的推文！
NeurIPS2019|17篇论文，详解图的机器学习趋势.可高深，也可接地气。.本文来自德国Fraunhofer协会IAIS研究所的研究科学家MichaelGalkin，他的研究课题主要是把知识图结合到对话AI中。.必须承认，图的机器学习（MachineLearningonGraphs）已经成为各大AI顶会的热门...
1905年，爱因斯坦横空出世，以六篇极具原创性和颠覆性的论文彻底改变了现代物理学的面貌，其中更包括了相对论。这一年，已然成为公认的物理史上的“奇迹年”。同样是“奇迹年”，爱因斯坦的1905年与牛顿的1666年有可比性吗？两者孰轻孰重？
爱因斯坦在1905年发表了6篇篇震撼世界的论文，分别为：1.《关于光的产生和转化的一个试探性观点》2.《分子大小的新测定方法》3.《热的分子运动论所要求的静液体中悬浮粒子的运动》
基于此，本文总结了6篇尝试解决“图神经网络有效的预训练”难题的论文。其中，探索的角度包括：1.如何同时学习到有效的局部和全局信息；2.如何学习到通用的、可迁移的拓扑结构信息；3.如何用概率生成模型对图分布进行建模；4.
从被抽检的硕士学位论文中我们发现：不合格论文普遍有6个问题.当前，随着研究生教育规模的不断扩大，研究生教育由规模发展逐渐转向质量和内涵发展，不断提升教育质量是新时期研究生教育的重要任务。.学位论文质量是衡量研究生教育质量的重要标准...
在这项工作中，我们首先提出图特征网络（GFN），一种简单的轻量级神经网络，在一组图增强特征上定义。.然后，我们建议将图分类上的GNN解剖分为两部分：.1）图过滤，其中执行基于图的相邻聚合;以及.2）设置函数，其中组成一组隐藏节点特征用于预测...
NeurIPS2018中有几篇论文对双曲神经网络的构建做了深入的理论分析，今年在NeurIPS2019上我们终于看到了双曲几何和图结构结合的应用。.论文1：HyperbolicGraphConvolutionalNeuralNetworks.双曲图卷积神经网络.论文：.https://.papers.nips.cc/paper/87.…
这篇论文提出了一个通过问答追踪对话进度（DialogueStateTrackingviaQuestionAnswering(DSTQA)）的模型，用来在MultiWOZ环境中实现任务导向的对话系统，更具体地，就是通过对话帮助用户完成某个任务，任务一共分为5个大类、30个模版和超过4500个
近年来，图神经网络越来越受欢迎。凭借其优越的性能，图神经网络在社交网络、推荐系统、药物发现任务和交通预测等领域大放异彩。各种新型图神经网络模型层出不穷，对图数据上的机器学习任务产生了深刻的影响，包括图分类任务、节点分类任务以及链路预测任务等。
最近（其实也就是今天）学姐开始了科（fan）学（qiang）上网，在逛github时候发现了一个宝藏——一位大佬分享的有关乎深度图神经网络的相关论文。刚好学姐最近也在整理图神经网络的论文给微信上的小伙伴，学姐想大家伙肯定也需要这个就赶紧安排了今天的推文！
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