图神经网络(GNN)必读文献与应用进展综述

资源摘要信息:"图神经网络（GNN）文献大列表-python" 在人工智能领域，图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一种处理图结构数据的神经网络模型。它在许多现实世界应用和问题中发挥着重要作用，例如社交网络分析、生物信息学中的蛋白质-蛋白质相互作用网络分析、脑网络分析、化学分子结构分析以及3D点云数据处理等领域。随着数据科学和机器学习技术的不断发展，GNN的研究逐渐成为热点，吸引了大量学者和研究人员的关注。 GNN的兴起是跨学科研究的成果，其核心思想是将图结构的数据通过神经网络来处理，以此捕捉图中节点间的复杂关系和依赖性。在图结构中，节点可以代表任何实体（如人、蛋白质、分子等），而边代表实体间的相互作用或联系。GNN通过聚合邻居节点的信息，学习到每个节点的表示，能够有效地解决传统机器学习方法在处理图结构数据时的局限性。 在GNN领域，有几位深度学习领域的先驱做出了重要贡献。Yann LeCun教授和Yoshua Bengio教授，这两位2018年图灵奖获得者，以及斯坦福大学AI实验室的著名教授Jure Leskovec，都是该领域的关键人物。他们的工作推动了GNN从理论到实践的发展，并启发了一系列GNN及其变体的研究。 GNN的研究进展已经涉及到多种不同的模型和算法。例如： 1. 图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）：通过卷积操作在图结构上聚合局部信息。 2. 图网络（Graph Networks，GN）：一种更加通用的图表示学习框架。 3. 图注意力网络（Graph Attention Networks，GAT）：通过注意力机制赋予不同邻居节点不同的权重。 4. 图自动编码器（Graph Autoencoders，GAE）：用于学习图数据的低维表示。 5. 图卷积强化学习（Graph Convolutional Reinforcement Learning）：将图结构应用于强化学习的框架中。 6. 图胶囊神经网络（Graph Capsule Networks）：结合了胶囊网络的特性，以更好地处理图数据的层次结构。 除了上述模型，GNN研究者们还不断提出新的算法和模型，以解决特定问题或提高学习效率。GNN模型已经在各种任务中取得了显著的性能，如图分类、节点分类、链接预测等。 GNN文献大列表-python提供了一个详尽的资源集合，包含了一些必读的论文和对GNN进展的持续跟踪。这份资源对于从事图数据学习的科研人员和工程师来说极为宝贵，它不仅包含了GNN的理论基础，还包括了实现和应用上的最新进展。 Allen Bluce和Anne Bluce是本项目的主要贡献者，他们提供了这个资源列表，并欢迎研究者和从业者对GNN有任何疑问时通过电子邮件进行交流。联系方式为***和***。 GNN及其变体是机器学习领域的一个新兴方向，它正处在快速发展的阶段，因此对于希望在这一领域开展研究的人员来说，跟踪最新文献和研究成果至关重要。这份资源大列表无疑为他们提供了便利，有助于快速了解该领域的发展脉络，并把握研究动向。