南洋理工Xavier图神经网络架构的最新进展，Graph Network Architectures，附80页ppt

Posted 2021-04-26 专知

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了南洋理工Xavier图神经网络架构的最新进展，Graph Network Architectures，附80页ppt相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

导读

南洋理工大学计算机学院深度学习数据科学课程第15讲：图神经网络架构，由Xavier Bresson副教授主讲，主要内容包括传统卷积网络，频域图卷积网络和空域图卷积网络，全面详细地介绍了GCN的背景、挑战、发展历程、模型和研究方向。

作者 | Xavier Bresson

编译 | 专知

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第一部分：Weisfeiler-Lehman GNNs

图同构网络
主领域聚合
等变GNNs
3-WL/环GNNs
稀疏WL-GNNs
低秩注意力GNNs
图子结构网络

第二部分：GNN表达力和通用逼近器

WL表达力
图通用渐进器
表达能力的局限性

第三部分：图位置编码

索引位置编码
结构化信息
传递网络拉
普拉斯算子的位置编码

第四部分：链接预测和边表示

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