一文读懂:图卷积GNN原理、应用和库
demi 在 周五, 12/23/2022 - 12:14 提交我们将介绍图神经网络 (GNN),将从图论和基本定义开始,然后介绍GNN的形式和原理,最后介绍GNN的一些应用。
我们将介绍图神经网络 (GNN),将从图论和基本定义开始,然后介绍GNN的形式和原理,最后介绍GNN的一些应用。
机器学习 (ML) 方法已证明能够以传统理论化学方法的计算成本的一小部分来预测分子光谱,同时保持高精度。图神经网络(GNN)在这方面特别有前景,但尚未对不同类型的 GNN 进行系统比较。
GNN 提供了一种在图结构化数据上使用深度学习技术的方法。本文总结了一些技巧来提高 GNN 模型的性能。
尽管现代GNN在理解图形数据方面取得了巨大的成功,但在有效处理图形数据方面仍然存在一些挑战。
这篇博客将简要介绍图神经网络的原理,但是不会设计太多数学细节(因为博主数学很烂啦)。通过理解图神经网络的卷积操作,来理解其流程,再会配合代码来做简单解释。