【南洋理工Xavier】图神经网络架构的最新进展，Graph Network Architectures，附80页ppt

导读

南洋理工大学计算机学院深度学习数据科学课程第15讲： 图神经网络架构 ，由Xavier Bresson副教授主讲，主要内容包括传统卷积网络，频域图卷积网络和空域图卷积网络，全面详细地介绍了GCN的背景、挑战、发展历程、模型和研究方向。

作者 | Xavier Bresson

编译 | 专知

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第一部分：Weisfeiler-Lehman GNNs

•  图同构网络 

• 主领域聚合 

• 等变GNNs 

• 3-WL/环GNNs 

• 稀疏WL-GNNs 

• 低秩注意力GNNs 

• 图子结构网络
  

第二部分：GNN表达力和通用逼近器    

• WL表达力

• 图通用渐进器

• 表达能力的局限性

第三部分： 图位置编码

• 索引位置编码

• 结构化信息

• 传递网络拉

• 普拉斯算子的位置编码

第四部分：链接预测和边表示

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