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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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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【导读】Yann Lecun在纽约大学开设的2020春季《深度学习》课程,干货满满。最新的一期是来自新加坡南洋理工大学的Xavier Bresson教授的图卷积神经网络课程,共76页PPT,非常硬核干货,讲述了GCN近年来的研究进展,包括经典卷积网络、谱图卷积网、 空间域图卷积网、GCN基准等。

图卷积网络

目录:

  • 第一部分传统卷积网
    • 架构
    • 图域
    • 卷积
  • 谱域图卷积网
  • 谱卷积
  • 谱GCN
  • 空间域图卷积网
    • 模板匹配
    • 各向同性 GCNs
    • 各向异性 GCNs
    • GatedGCNs
  • 图神经网络基准
  • 结论

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芬兰阿尔托大学CSE4890深度学习课程第7讲:图神经网络,由Alexander Ilin主讲,全面详细地介绍了GNN的背景动机、GCN、循环关系网络、通用网络。

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课程介绍: 最近,图神经网络 (GNN) 在各个领域越来越受到欢迎,包括社交网络、知识图谱、推荐系统,甚至生命科学。GNN 在对图形中节点间的依赖关系进行建模方面能力强大,使得图分析相关的研究领域取得了突破性进展。本次课程对比传统的卷积神经网络以及图谱图卷积与空间图卷积,从理论知识入手,并结合相关论文进行详细讲解。

主讲人: Xavier Bresson,人工智能/深度学习方面的顶级研究员,培训师和顾问。在“图深度学习”上的NeurIPS'17和CVPR'17(2019年顶级人工智能会议排名)上的演讲者,在剑桥,加州大学洛杉矶分校,布朗,清华,庞加莱,海德堡等地进行了30多次国际演讲。

课程大纲:

  • 传统卷积神经网络
  • 谱图图卷积
  • 空间图卷积
  • 总结
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