图卷积神经网络的国外研究案例

以下是一些图卷积神经网络的国外研究案例：

1. Graph Convolutional Networks (GCN)：这是一篇由Thomas N. Kipf和Max Welling在2016年发表的论文，提出了一种用于图像分类和节点分类的图卷积神经网络模型。该模型采用了局部邻域信息和全局图结构信息相结合的方式进行图像分类和节点分类，取得了较好的效果。

2. GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs：这是一篇由William L. Hamilton、Rex Ying和Jure Leskovec在2017年发表的论文，提出了一种用于大规模图表示学习的图卷积神经网络模型。该模型利用自适应邻域采样和聚合策略进行节点嵌入学习，并在大规模图上取得了较好的效果。

3. Graph Attention Networks (GAT)：这是一篇由Petar Veličković等人在2018年发表的论文，提出了一种用于图像分类和节点分类的图卷积神经网络模型。该模型采用了基于注意力机制的节点嵌入方式，能够更好地捕捉图像和节点之间的关系，取得了较好的效果。

4. Simplifying Graph Convolutional Networks：这是一篇由Felix Wu等人在2019年发表的论文，提出了一种简化版的图卷积神经网络模型。该模型采用了自适应邻域池化和特征传播策略进行节点嵌入学习，并在多个任务上取得了较好的效果。

5. Towards Deeper Graph Neural Networks：这是一篇由Zonghan Wu等人在2020年发表的论文，提出了一种用于构建更深层次的图卷积神经网络模型的方法。该方法采用了跨层连接和子图采样等策略，能够有效地解决图卷积神经网络模型存在的梯度消失和过拟合问题，取得了较好的效果。