面对500篇GNN论文,心态差点儿崩了,幸好我有这本小书

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了面对500篇GNN论文,心态差点儿崩了,幸好我有这本小书相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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说起来,大学时代的图灵君也算得上是零挂科修完全部计算机课程的人才。怀着对前沿技术的满腔热忱,年(yī)纪(tóu)轻(xiù)轻(fà)的图灵君加入了图灵,从此为传播前沿技术鞠躬尽瘁、孜孜不倦,咳咳……

其实,图灵君有那么一点儿自己的小心思。在图灵,自然能够优先接触到最前沿、最炫酷、最高大上的技术书。拿AI技术举个例子,图灵已经出版了许多AI畅销书。每天泡在书堆里,图灵君耳濡目染,对AI热词也已经如数家珍:深度学习、神经网络、反向传播、强化学习、RNN、CNN、GNN、Transformer……

不过,知道这些词是一回事,真正理解又是另一回事。这不,图灵君连神经网络还没真正整明白,图神经网络却又秃然火了

拿ICLR来说,也就是国际表征学习大会(International Conference on Learning Representations),这是深度学习领域的顶级大会。几个月前,有人分析了提交给该大会的论文中的高频词[1],发现图神经网络(GNN)赫然排在第4位,仅次于「深度学习」「强化学习」和「表征学习」。

连DeepMind深度学习大佬Petar Veličković都不免感叹:毋庸置疑,GNN现在差不多算是深度学习工具箱中的「一等公民了!

小伙伴们,还学得动吗?说实话,图灵君自己的脑子里有一团乱麻。

一天,图灵君和编辑小姐姐闲聊。

聊到GNN,小姐姐说很多同学入门GNN的方式是读论文,不过现在这方面的论文实在是太多了:「有人在GitHub上总结了一份GNN必读论文清单。你知道里面有多少篇吗?」

多少?

「你有空可以去查一下,看能不能数得过来。」编辑小姐姐狡黠一笑。

这有何难?图灵君暗自思忖,回头就找到了这份GitHub标星竟然近1.1万的清单:https://github.com/thunlp/gnnpapers。

数了数,综述论文有14篇,基本模型的论文有92篇,图类型的论文有20篇,计算机视觉相关的有70篇,NLP相关的有56篇,其他的还有近200篇!好家伙,加起来将近500篇啊!

图灵君顿感脑子里的乱麻更乱了……

第二天,跟编辑小姐姐吐槽这件事,她哈哈大笑:「要学GNN,或许有更好的打开方式!」

然后,她送给图灵君一本封皮干干净净的小书。

第一作者竟是知乎大V、NLP界赫赫有名的刘知远教授!

刘知远

清华大学计算机科学与技术系副教授、博士生导师、智源人工智能研究院研究员,在自然语言处理、表征学习、知识图谱等人工智能研究领域享有盛誉,所开发的自然语言处理算法已成为该领域的代表方法。2018年入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”。

「猜猜第二作者是谁?」编辑小姐姐凑过来问道。

谁?

「周界,正是那份GNN必读论文清单的主要维护者。」

不错,不错,那这么说这本书的内容肯定比较全面咯。

翻开这本小书,图灵君惊喜地发现,竟然是全彩印刷!编辑小姐姐还告诉图灵君,这本书用的是高档纯质纸,怪不得触感极佳。

谁适合读,谁不适合读

正如编辑小姐姐所说,这是一本关于图神经网络的综述,非常适合拿来构建图神经网络知识体系。你可以把这本书当作入门图神经网络的蓝图。

有了这本书,就暂且不必去读500篇英文论文,先构建起一个知识框架,这样认知负担会小很多。

但是,正因为这本书的综述性质,如果你想学习图神经网络如何在实际中应用,那么恐怕这本书并不能满足你的需求。

阅读思维导图

来看看这本书的内容结构。

作为基于深度学习的图数据处理方法,图神经网络(GNN)因其卓越的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和应用场景。读完本书,你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。

1

概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念。

2

介绍不同种类的GNN模型,包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络,以及几个通用框架。

3

介绍GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。

早期读者佳评

图神经网络技术发展迅速,想快速学习、掌握这些技术有很多困难。这本书的特点是简明扼要、系统完整,是学习图神经网络的一本好教材。

——张长水

清华大学自动化系教授、IEEE Fellow

图神经网络是近年机器学习的研究热点,也在很多领域取得应用。这本书内容详尽,既包含对图神经网络基础的介绍,也有新的一些研究,同时还覆盖了部分应用,非常系统化,是一本非常值得推荐的书。

——唐杰

清华大学教授、AMiner创始人

图神经网络是目前学术界和工业界的研究热点之一。这本书全面、系统地介绍了图神经网络的基本概念、主要模型以及应用场景,内容清晰易懂,非常适合对图神经网络感兴趣的读者阅读。强烈推荐!

——邱锡鹏

复旦大学计算机学院教授

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刘知远 周界  著
李泺秋  译

福 利 时 间

你对哪些AI技术感兴趣?或者说,你希望图灵编辑小姐姐围绕哪些AI技术做书?请在留言区畅所欲言。图灵君将送出3本《图神经网络导论》。

统计截止时间:2021年5月18日下午2点。

[1] https://github.com/evanzd/ICLR2021-OpenReviewData

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