Diagram neurala nätverk betecknar en grupp av neurala nätverk modeller som införts för representation lärande uppgifter på grafdata specifikt. Grafiska neurala nätverk har visat sig vara effektiva för att fånga information om nätverksstruktur, och de inlärda representationerna kan uppnå den senaste prestandan på nod- och grafklassificeringsuppgifter. Förutom de olika tillämpningsscenarier, arkitekturer av graf neurala nätverk modeller beror också på de studerade graf typer mycket. Grafdata som studeras i forskning kan i allmänhet kategoriseras i två huvudtyper, dvs små grafer vs jättenätverk, som skiljer sig mycket från varandra i storlek, exempelnummer och etikett annotering. Flera olika typer av graf neurala nätverk modeller har införts för att lära representationer från sådana olika typer av grafer redan. I detta dokument, för dessa två olika typer av grafdata, kommer vi att införa grafen neurala nätverk som införts under de senaste åren. För att vara mer specifik omfattar grafen neurala nätverk som införs i detta papper IsoNN [4], SDBN [7], LF&ER [6], GCN [3], GAT [5], DifNN [8], GNL [1], GraphSage [2] och seGEN [9]. Bland dessa graf neurala nätverk modeller, IsoNN, SDBN och LF&ER ursprungligen föreslås för små grafer och de återstående föreslås ursprungligen för gigantiska nätverk i stället. Läsarna föreslås också att hänvisa till dessa papper för detaljerad information när du läser denna handledning papper. ..........................................................................................................................................................
Med framgång av djupt lärande under den senaste perioden, graf neurala nätverk (GNNs) REF har gjort en hel del framsteg i graf representation lärande.
Graph Neural Networks for Small Graph and Giant Network Representation Learning: An Overview
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}