图神经网络（GNN） - 知乎
近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（gnn）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，gnn 最近已成为一种广泛应用的图分析方法。
图神经网络（GNN） - 知乎
gnn处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。 图神经网络有很多比较好的综述 [1][2][3]可以参考，更多的论文可以参考清华大学整理的GNN paper list[4] 。
在用pytorch编写图神经网络（GNN)项目时，常用的创建图和创建 …
近期看了一些GNN、GCN的应用的代码，包括Diffpool，Graphsage，GAT，ST-GCN等等。有个疑问就是在用pytorc…
请大神推荐几篇关于gnn的论文，或文章？ - 知乎
而 GNN 就是一个可以整合所有 inductive biases 的框架. inductive biases 是一种对任务的先验知识的表示形式, 也就是在解决任务之前就对该任务包含着一种提前的认识.
meta-learning或者GNN在NLP哪些方向可以尝试的，或 ... - 知乎
meta-learning或者GNN在NLP哪些方向可以尝试的，或有什么推荐的论文？ 这两个都较新个人了解也不多正在学习，看到同学毕设在tracking中用到了元学习挺有意思的，不知道NLP方面有没有可以期待的应用场景；GNN也是，最近…
如何提高GNN模型训练速度？ - 知乎
在处理图神经网络（gnn）模型时，提升训练速度是一个常见且关键的需求，尤其是在面对大规模数据集时。gnn模型由于其在图数据上的复杂计算特性，常常会遇到计算资源大量消耗和训练效率低下的问题。我们接下来展开探讨一系列提高gnn训练速度的方法和技巧。
如何看待TensorFlow 在2021年11月18日发布的TensorFlow GNN库？
虽然GNN很早就有了，甚至还有更古早的graph processing systems，但似乎最近才找到了实际应用场景的样子，我所了解的就是蛋白质结构相关的东西，当然推荐系统应该也有用，对这方面不太了解。 在TF-GNN之前，比较出名的就是Pytorch Geometric (PyG)。
深入浅出图神经网络：GNN原理解析（书籍） - 知乎
深入浅出图神经网络这本书出版于2020年初。第一本专注于图神经网络的中文书籍。就读者所知目前关于GNN的外文书籍是清华大学刘知远老师在编写，目前网上可以找到初版。关于GNN的外语课程有CS224W。关于GNN的Tutorial在WWW，CIKM等都有。关于GNN的综述一大堆。
Can Transformer and GNN Help Each Other? - 知乎
2023. 12. 8. 18：51. 今天刚读，在尝试复现，不知道官方会不会公布以及何时。 2023. 12. 9. 3：01
图神经网络（GNN）领域国内高校的领军学者有哪些？ - 知乎
2020年4月22日 · 最近几年主要做GNN的国内高校的老师/实验室，以及他们的主要研究方向，能够称得上领军的原因。谢谢大家！