Djupt lärande har revolutionerat många maskininlärningsuppgifter under de senaste åren, allt från bildklassificering och videobehandling till taligenkänning och förståelse för naturligt språk. Uppgifterna i dessa uppgifter är typiskt representerade i Euclideans rymd. Det finns dock ett ökande antal tillämpningar där data genereras från icke-Euklidiska domäner och representeras som grafer med komplexa relationer och ömsesidigt beroende mellan objekt. Komplexiteten i grafdata har medfört betydande utmaningar för befintliga algoritmer för maskininlärning. På senare tid har det framkommit många studier om hur man kan utvidga metoder för djupinlärning för grafdata. I denna undersökning ger vi en omfattande översikt över grafneurala nätverk (GNN) inom datautvinning och maskininlärning. Vi föreslår en ny taxonomi för att dela upp det toppmoderna grafnätet i olika kategorier. Med fokus på grafkonvolutionella nätverk, granskar vi alternativa arkitekturer som nyligen har utvecklats; dessa lärande paradigm inkluderar grafen uppmärksamhet nätverk, graf autoencoders, graf generativa nätverk, och graf spatial-temporala nätverk. Vi diskuterar vidare tillämpningen av graf neurala nätverk över olika domäner och sammanfattar de öppna källkodskoderna och riktmärken för befintliga algoritmer på olika inlärningsuppgifter. Slutligen föreslår vi potentiella forskningsinriktningar inom detta snabbväxande område.
Grafiska neurala nätverk (GNN) REF syftar till att tillämpa djupinlärning tekniker för grafdata som består av länkade objekt.
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}