"本文档是CMU-Minji的112页PPT,主题为《图神经网络导论》,深入探讨了2022年图神经网络(GNN)的研究进展。作者Minji Yoon是卡内基梅隆大学计算机科学系的博士生,其导师是Christos Faloutsos和Ruslan Salakhutdinov教授,专注于深度图学习领域的研究。" 图神经网络(GNN)是一种应用于非欧几里得数据结构,特别是图数据的深度学习模型。在传统的神经网络中,数据通常是以向量或矩阵的形式存在,而图神经网络能够处理节点和边构成的复杂网络结构。GNNs通过在图上进行消息传递和节点特征的聚合来学习节点、边和整个图的表示。 图的基本组成部分包括节点(或称为顶点)和连接这些节点的边。在数学表示中,图可以使用邻接矩阵来描述,其中矩阵的元素表示节点之间的连接关系。此外,每个节点还可以拥有特征向量,这些向量可以包含关于节点的信息,如属性值或状态。 GNN的工作原理可概括为以下步骤: 1. 初始化:每个节点的特征向量被初始化,通常是基于其自身的属性信息。 2. 消息传递:在每个迭代步骤中,每个节点会收集与其相邻节点的特征信息,并生成一个新的消息。 3. 聚合:节点接收所有相邻节点的消息,并应用一个聚合函数(如平均或最大值)来整合这些信息。 4. 更新:聚合后的信息用于更新节点的特征表示。 5. 重复以上步骤:这个过程可以多次迭代,使得信息能够在图中传播更远,直到收敛或达到预设的最大迭代次数。 GNN的应用广泛,涵盖了社交网络分析、化学分子结构学习、推荐系统、计算机视觉中的对象关系建模、生物信息学和许多其他领域。它们在这些领域中展现出强大的潜力,能够捕捉和理解复杂的依赖关系和模式。 随着研究的不断深入,GNN还面临着一些挑战和开放性问题,例如如何有效地捕获长距离依赖、如何设计更好的消息传递机制以增强模型的表达能力、以及如何解决过平滑问题,即经过多轮迭代后所有节点的特征变得过于相似,从而降低模型的区分度。此外,图神经网络的可解释性和隐私保护也是当前研究的热点。 课程项目可能关注这些问题,探索新的GNN架构、优化算法或理论分析,以推动该领域的进一步发展。Minji Yoon的讲座将为听众提供一个深入了解GNN基础知识和最新研究趋势的平台,帮助他们进入这个充满活力和创新的领域。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85178718/bg10.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85178718/bg11.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85178718/bg12.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85178718/bg13.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/85178718/bg14.jpg)
剩余111页未读,继续阅读
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/ff49200251f34d75abf2bca7e6782a64_weixin_43909715.jpg!1)
- 粉丝: 2
- 资源: 136
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- Vue实现iOS原生Picker组件:详细解析与实现思路
- Arduino蓝牙小车:参数调试与功能控制
- 百度Java面试精华:200页精选资源涵盖核心知识点
- Swift使用CoreData填坑指南:CoreData在Swift 3.0的变化
- 微距离无线充电器创新设计及其实验探索
- MTK Android平台开发全攻略:44步详解流程
- RecyclerView全面解析:替代ListView的新选择
- Android开发:自动适配中英文键盘解决方案
- Android调用WebService接口教程
- Android开发:BitmapUtil图片处理全解析与实例
- Android多线程断点续传实现详解
- PCA算法在人脸识别会议签到系统中的应用
- EventBus 3.0:Android事件总线详解与实战应用
- Android FileUtil:全面解析文件操作实用技巧与实例
- RecyclerView添加头部和尾部实战教程
- Android实现微博滑动固定顶部栏实战与优化
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)