这是一个3层的GNN，这个层不是指神经网络的层数，而是计算图的层数 当然，这里还得提醒两点： 这里的GNN的层数并不是指神经网络的层数，而是计算图的层数，即经历过多少次图中灰色方格内的消 …

2）FL-assisted GNN 借助分散的图数据孤岛来提升GNN模型效果，具体通过联邦学习把图数据孤岛组织起来训练一个全局GNN模型。 根据客户端是否有相同节点，此架构可分为如下两类：

近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已 …

GAN是 生成对抗网络，一般由生成器和判别器组成，其采用对抗训练的方法以获取更好的生成器和判别器。其主要用在图像生成，文本生成等生成任务和需要用到伪造数据的低资源场景任务。从应用的角 …

笔者以前也写了一些关于GNN基础研究或综述性的文章，有些文章发在我个人的公众号或知乎，也有一些文章当年投给了大佬的公众号，对于GNN 入门和深入 学习，个人认为帮助还是很大的，有需要的同 …

GNN、Transformer与Graph Transformer的关系? 在讲的Graph Transformer的相关论文前，我们先直观地来理解一下GNN与Transformer之间的关系是什么。 GNN与Transformer的关系 1. 从连接结构的角 …

Michael Bronstein 牛津大学（Oxford） 主页： Michael Bronstein 研究图表示学习和图神经网络，也有把GNN与视觉和图形学结合的代表工作： 2019 [TOG] Dynamic Graph CNN for Learning on Point …

不难发现，如果将 GNN 运用在计算机视觉方面，也能给我们带来不小的惊喜，比如将 GNN 用于用于rgbd语义分割。 这篇文章提出了一种基于三维点云的三维图神经网络（3DGNN），在点云的基础上 …

为什么最近几年，没人在推荐系统里去玩 GNN 模型，GNN 是凉透了吗？ 一种想法认为 GNN 效果能被注意力机制替代，因为注意机制可以视为一个「带权完全图」建模，但是 GNN 提供的先验其实也很不 …

Feb 27, 2023 · GNN是应用在图领域的深度学习方法。 由于它的卓越的表现，最近GNN在图分析方法中的应用越来越广泛。 在下面的段落中，我们将说明图神经网络的原始灵感。 GNN的第一个灵感源于 …