初学者如何高效入门GNN，有没有比较好的路线呀，一上来就看论文确实有难度。

常用于GNN-assisted FL和无重复节点的horizontal FedGNN。 客户端拥有不同网络结构：先把本地模型做成图，然后将GNN作用于图之上。 联邦聚合对象是GNN权重和梯度，常用 …

GAN是 生成对抗网络，一般由生成器和判别器组成，其采用对抗训练的方法以获取更好的生成器和判别器。其主要用在图像生成，文本生成等生成任务和需要用到伪造数据的低资源场景任务。 …

GNN、Transformer与Graph Transformer的关系? 在讲的Graph Transformer的相关论文前，我们先直观地来理解一下GNN与Transformer之间的关系是什么。 GNN与Transformer的关系 1. 从 …

前几天很火的GNN最近由于LLM的横空出世，发现很多之前做GNN的人都转行去做LLM了，想知道目前GNN领域还有…

Michael Bronstein 牛津大学（Oxford） 主页： Michael Bronstein 研究图表示学习和图神经网络，也有把GNN与视觉和图形学结合的代表工作： 2019 [TOG] Dynamic Graph CNN for …

为什么最近几年，没人在推荐系统里去玩 GNN 模型，GNN 是凉透了吗？ 一种想法认为 GNN 效果能被注意力机制替代，因为注意机制可以视为一个「带权完全图」建模，但是 GNN 提供的先 …

Feb 27, 2023 · GNN的第一个灵感源于悠久的历史，第一次尝试将神经网络应用在图上。 在90年代，RNN被首次应用在有向无环图上（1997）。

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。 下面简单介绍一下2022年最新的研究综述，这 …

图1：近年来各大会议上 GNN 相关的论文数目 但是，与自然语言处理（NLP）领域的语言模型 LM 和计算机视觉（CV）领域的 ViT (Vision Transformer)相比，GNN 在实际应用中的影响仍相对 …