图表示学习：深度图嵌入与神经网络进展

"Graph Representation Learning.pdf" 这篇文档是William L. Hamilton在2020年发表的关于图表示学习的专业著作的预发布稿。书中详细探讨了如何在深度学习架构中构建关系归纳偏置，以处理和理解广泛存在于自然和社会科学中的图结构数据。这一领域的重要性在于，它使系统能够从这类数据中学习、推理和泛化。 **图结构数据的普遍存在** 图结构数据是许多领域的核心，包括通信网络、量子化学、社会网络以及生物信息学等。这些图通常由节点（代表实体）和边（代表实体之间的关系）构成，能够有效描绘复杂的关系网络。 **深度图嵌入** 深度图嵌入是一种技术，旨在将图中的节点和边转化为低维向量表示，保留其原始结构信息。这种表示允许我们使用传统的机器学习算法对图数据进行分析和建模。通过学习节点的连续向量表示，可以捕捉到节点之间的相似性和社区结构。 **图卷积神经网络（GCNs）的推广** GCNs是卷积神经网络(CNNs)概念在图数据上的扩展。在传统的CNNs中，卷积操作是针对规则网格结构（如图像）设计的。而GCNs则将卷积的概念应用到非欧几里得数据上，通过邻居信息传播来更新每个节点的特征表示，从而在图数据上实现特征学习。 **神经消息传递** 神经消息传递是一种受到信念传播启发的方法，它在图的节点间传递信息以迭代地更新节点状态。这种方法在化学分子结构分析、蛋白质相互作用预测等领域取得了显著效果，因为它能有效地处理图的动态特性和异质性。 **图表示学习的最新进展** 近年来，图表示学习的研究不断取得突破，推动了许多领域的状态-of-the-art结果。这包括在节点分类、链接预测、图分类任务上的改进。这些进步为理解和解决现实世界的问题提供了新的工具和见解。 **总结** "Graph Representation Learning" 提供了一个全面的视角，阐述了如何利用深度学习处理和理解图结构数据。通过对图网络的理解和应用，我们可以更好地解决那些依赖于复杂关系网络的问题，从而在多个科学和工程领域开启新的可能性。这本书对于研究者、工程师和学生来说，是一份宝贵的资源，可以帮助他们掌握这一新兴领域的关键概念和技术。