图神经网络 graph neural networks

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Neural network

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Graph

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GNN应用

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关系是否可以提供一些额外信息，不止是考虑entity的特征，还可以考虑关系。

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基于近朱者赤 近墨者黑的假设
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  • 用邻居更新
  • 利用信号系统中，先转到频域，再做基于频域的卷积

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重点关注GCN，GAT
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卷积将相邻的节点的特征聚合起来作为该节点的输出

NN4G

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DCNN

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DGC

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MoNET

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基于距离进行测量节点

GraphSAGE

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GAT

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权重自己去学
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GIN

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mean和max pooling在不同的结构下，可能得到相同的结构，适合使用sum pooling
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dgl.ai
ddd
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信号相关的处理
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spectral graph theory

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节点信号差
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信号转到频域。
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信号恢复
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ChebNet

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多项式函数的系数K，复杂度不再是N。
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这样转换的好处就是容易计算
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GCN

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GCN叠加很多层后会有这个问题
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Graph Generation

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GNN for NLP

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Unsupervised learning: word embedding

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unsupervised训练的
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新的图片 没有看过的图像，通过embedding 看看离哪个近，可以将其判断为哪个类。

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# 神经网络 # 机器学习 # word2vec
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