这是我在卢加诺大学(University of Lugano)的“图深度学习”(graph Deep Learning)课程中介绍图神经网络的第一部分。

在本课程的这一阶段,学生们已经看到了gnn及其一些应用的高级概述。我的目标是让他们对GNN有一个实际的了解。

这里我展示了,从传统的CNN开始,改变一些基本假设,我们可以创建一个处理图形的神经网络。

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图神经网络 (GNN) 是一种连接模型,它通过图的节点之间的消息传递来捕捉图的依赖关系。与标准神经网络不同的是,图神经网络保留了一种状态,可以表示来自其邻域的具有任意深度的信息。近年来,图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统、问答系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。

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