Massor av lärande uppgifter kräver att hantera grafdata som innehåller rik relation information bland element. Modellera fysiksystem, lära molekylära fingeravtryck, förutsäga proteingränssnitt, och klassificera sjukdomar kräver att en modell för att lära sig från graf ingångar. Inom andra områden såsom inlärning från icke-strukturella data som texter och bilder, resonemang på extraherade strukturer, som beroende träd meningar och scen graf av bilder, är ett viktigt forskningsämne som också behöver graf resonemang modeller. Diagram neurala nätverk (GNNs) är connectist modeller som fångar beroendet av grafer via meddelande passerar mellan noderna av grafer. Till skillnad från vanliga neurala nätverk, graf neurala nätverk behålla ett tillstånd som kan representera information från dess grannskap med ett godtyckligt djup. Även om de primitiva graf neurala nätverken har visat sig svåra att träna för en fast punkt, har de senaste framstegen inom nätverksarkitekturer, optimeringstekniker och parallella beräkningar gjort det möjligt att lära sig med dem. Under de senaste åren har system baserade på grafkonvolutionsnätverk (GCN) och gated graph neural network (GGNN) visat banbrytande prestanda på många av de uppgifter som nämns ovan. I denna undersökning ger vi en detaljerad granskning över befintliga graf neurala nätverk modeller, systematiskt kategorisera ansökningarna, och föreslå fyra öppna problem för framtida forskning.
För att ta itu med dessa begränsningar, vi anser nyligen framsteg i graf neurala nätverk (GNN) som utvidgar djupa neurala nätverk för att hantera godtyckligt strukturerade data REF.
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}