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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

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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