graph » Graph NN（二）——GraphSAGE
2021-01-08 :: 7433 WordsGCN（续）
https://mp.weixin.qq.com/s/c6ZhSk4r3pvnjHsvpwkkSw
用图卷积网络(GCN)来做语义角色标注
https://mp.weixin.qq.com/s/6vhFfSh2mveBiZXB1oZb1Q
图分类：结合胶囊网络Capsule和图卷积GCN
https://mp.weixin.qq.com/s/9MWoCmtKPPVs3Rmko-7adQ
10亿节点异构网络中，GCN如何应用？
https://zhuanlan.zhihu.com/p/78466344
从源头探讨GCN的行文思路
https://mp.weixin.qq.com/s/QONDTuzv_jIbVwSXxHMyIw
一文读懂图卷积GCN
https://mp.weixin.qq.com/s/MBRTs2pIVypQxrcMOY4Lcg
图卷积网络（GCN）入门详解
https://mp.weixin.qq.com/s/phiRXPGfVHaxCN1aLZTzlw
图神经网络三剑客：GCN、GAT与GraphSAGE
https://mp.weixin.qq.com/s/TepgHukJ-Gx63pTjMH9R2g
2020年，我终于决定入门GCN
https://mp.weixin.qq.com/s/-ukPx32Vjkdz2_udBb55EA
解读三种经典GCN中的Parameter Sharing
https://mp.weixin.qq.com/s/RP6_H8ZHwJIlUt9YrsxvCA
图卷积神经网络蒸馏知识，Distillating Knowledge from GCN
https://mp.weixin.qq.com/s/GnjSuQ_BihO5bP5xO2xHJg
万字长文带你入门GCN
https://mp.weixin.qq.com/s/2PY1baildUoZaetYlsukIQ
图卷积网络(GCN)的谱分析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/139359188
关于GCN，我有三种写法
https://www.zhihu.com/question/366088445
请问全连接的图卷积网络(GCN)和self-attention这些机制有什么区别联系吗？
https://mp.weixin.qq.com/s/CmVhJMGll5HjO8kxsCinaA
图神经网络GNN,GAT&GCN（一）
https://mp.weixin.qq.com/s/sg9O761F0KHAmCPOfMW_kQ
图卷积网络到底怎么做，这是一份极简的Numpy实现
https://mp.weixin.qq.com/s/ae515_P6zA5SLN5-Edxbig
图卷积网络Graph Convolutional Networks
https://mp.weixin.qq.com/s/wFlLBoeUW90RracK11pjtg
2021年，我终于决定入门GCN
https://mp.weixin.qq.com/s/AZg9cTr4XXiaLznQG_ru5A
我又一次迷失在了GCN的傅立叶变换里…
GraphSAGE
GraphSAGE取自Graph SAmple and aggreGatE，SAmple指如何对邻居个数进行采样。aggreGatE指拿到邻居的embedding之后如何汇聚这些embedding以更新自己的embedding信息。
https://mp.weixin.qq.com/s/DNePTCpyjrlZEixw5L7w5A
GraphSAGE：我寻思GCN也没我牛逼
https://mp.weixin.qq.com/s/1DHvLLysMU24dBeLzbSpUA
GraphSAGE
https://mp.weixin.qq.com/s/IcLk-fMjKO19BaHbuUCeXg
GraphSAGE算法原理，实现和应用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/142205899
GraphSAGE源码解析
https://mp.weixin.qq.com/s/45PlgqZag8dXqZr4xvj9Hw
GraphSAGE算法细节详解
https://mp.weixin.qq.com/s/kRrM0FJuXlBcE52GOLjnsQ
GraphSAGE: 大规模图结构的归纳表示学习
GAT
https://mp.weixin.qq.com/s/_aydey5ZVwrObmoFXXIYcw
Bengio等人提出图注意网络架构GAT，可处理复杂结构图
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34232818
《Graph Attention Networks》阅读笔记
https://zhuanlan.zhihu.com/p/81350196
GAT（图注意力模型）
https://mp.weixin.qq.com/s/JlUqwie3BtOSIwgSKvRz4w
深入探讨图注意力模型：Graph Attention
https://zhuanlan.zhihu.com/p/132497231
深入理解图注意力机制
https://zhuanlan.zhihu.com/p/57168713
深入理解图注意力机制
https://mp.weixin.qq.com/s/7LfJ8wDr4K6cVunb8Q_83g
图注意力网络（GAT）详解
https://zhuanlan.zhihu.com/p/288322305
Graph neural network综述:从deepwalk到GraphSAGE，GCN，GAT
https://mp.weixin.qq.com/s/wa_UH16wYvffLW-He2JlYg
一文带你梳理GCN, GraphSAGE, GAT, GAE, Pooling, DiffPool
DeepWalk
https://mp.weixin.qq.com/s/SXnRyUj_mMs8UEtNyP6qNw
DeepWalk论文解读
https://mp.weixin.qq.com/s/h1vDImYTLEheatZnScZwbg
使用DeepWalk从图中提取特征
https://mp.weixin.qq.com/s/F2jF1vuzK4u8ZPrDK_CyLw
KDD2018网络表示学习最新教程：DeepWalk作者Perozzi等人带你探索最前沿
https://mp.weixin.qq.com/s/QvPB3wNT3IeFuqLB8_nxsw
从Word2vec到DeepWalk
https://mp.weixin.qq.com/s/gsxE1V_fNTDjIMhs3ZW72Q
DeepWalk：图网络与NLP的巧妙融合
Graph4NLP
京东硅谷研发中心开发的首个面向NLP的图深度学习工具包。
代码：
https://github.com/graph4ai/graph4nlp
参考：
https://mp.weixin.qq.com/s/8-CoTcfr50vDi1JTy8qesQ
Graph4NLP Tutorial & Library
https://mp.weixin.qq.com/s/zyhrC5cmWopELCBOrIpwGA
首个面向NLP的图深度学习工具包问世！
硬件加速
https://mp.weixin.qq.com/s/2XxjJDfQ5gHkm7yz43BhIA
图神经网络加速器深度调研（上）
https://mp.weixin.qq.com/s/QwF_YxHzTOQr9_R060DrDA
图神经网络加速器深度调研（中）
https://mp.weixin.qq.com/s/Rr3BcDYX_kOl-g484siNuA
图神经网络加速器深度调研（下）
Graph NN参考资源
https://github.com/thunlp/GNNPapers
清华NLP图神经网络GNN论文分门别类，16大应用200+篇论文
https://github.com/nnzhan/Awesome-Graph-Neural-Networks
图神经网络论文列表
https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph
图深度学习资源汇总
https://mp.weixin.qq.com/s/rneBmY81qrN9mID0L3vvvQ
图网络究竟在研究什么？从15篇研究综述看图神经网络GNN的最新研究进展
https://github.com/IndexFziQ/GNN4NLP-Papers
自然语言领域中图神经网络模型（GNN）应用现状（论文列表）
https://github.com/jdlc105/Must-read-papers-and-continuous-tracking-on-Graph-Neural-Network-GNN-progress
Papers on Graph neural network(GNN)
https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification
图网络大列表
https://mp.weixin.qq.com/s/SW6V-AxGq1z9Uq7qIJLj5A
Github上热门图深度学习（GraphDL）源码与工业级框架
http://www.p-chao.com/2019-01-20/%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9cgnn/
图神经网络GNN的简单理解
https://mp.weixin.qq.com/s/_TAhfkjj1wsWEZDT8q5K8Q
图表示学习极简教程
https://github.com/icoxfog417/graph-convolution-nlp
图卷积神经网络自然语言处理应用代码和教程
https://mp.weixin.qq.com/s/VEAnkznZUyZ1RCJulSnwGg
基于图结构网络的表征学习
https://mp.weixin.qq.com/s/5kPaphR26dKR99ySAo3Znw
图神经网络的解释性综述
https://mp.weixin.qq.com/s/rxZQrhvRk6Dw3AWpGJS4dg
《基于图的句子意思表征》教程, 300多页PPT带你进入这一新兴领域
https://mp.weixin.qq.com/s/w5ldyp00CqkX8Kp-8Aw0nQ
图深度学习(GraphDL)，下一个人工智能算法热点？一文了解最新GDL相关文章
https://mp.weixin.qq.com/s/Jt6CjMqNFEXWoL5pkLeVyw
洛桑理工：Graph上的深度学习报告
https://mp.weixin.qq.com/s/eelcT5x_kWC0dDt0_Ph4qg
清华朱文武组一文综述GraphDL五类模型
https://mp.weixin.qq.com/s/0rs8Wur7Iv6jSpFz5C-KNg
来自IEEE Fellow的GNN综述
https://mp.weixin.qq.com/s/cdbHoR_E_mpIdcvmNGWfDA
掌握图神经网络GNN基本，看这篇文章就够了
https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_1.html
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一)
https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_2.html
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (二)
https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_3.html
从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (三)
https://mp.weixin.qq.com/s/Irs_fLrf4oybc3sAfpmEeA
图嵌入（Graph embedding）综述
https://mp.weixin.qq.com/s/hyW3b7o4kRZN0oflMLYlTw
图嵌入概述
https://mp.weixin.qq.com/s/4YlDC24vC-H7PHRZhhiZJg
图节点嵌入(Node Embeddings)概述，9页pdf
https://mp.weixin.qq.com/s/s6E2vV1KrQDI4SeAnkYTKw
图神经网络将成AI下一拐点！MIT斯坦福一文综述GNN到底有多强
https://mp.weixin.qq.com/s/5oOobY_3blbXYYxuuQmShQ
一文读懂图神经网络
https://mp.weixin.qq.com/s/U51C2t92nlE7Tv7oKXgx2A
一份完全解读：是什么使神经网络变成图神经网络？
https://mp.weixin.qq.com/s/vK0bzljCNdR1OumUmsi2sA
斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展
https://mp.weixin.qq.com/s/WMpcamrHjUDnYwqyISdooA
斯坦福Jure Leskovec图表示学习：无监督和有监督方法
https://mp.weixin.qq.com/s/8zhO5phIVc2gz70omn9xKA
Jure Leskovec：图神经网络GNN研究进展：表达性、预训练、OGB，71页ppt
https://mp.weixin.qq.com/s/lt9lZbulkW0C8A_xi6hodQ
浅析图卷积神经网络
https://mp.weixin.qq.com/s/aeQyZ8cpz81cK8Dg-84mjA
网络表征学习综述
https://mp.weixin.qq.com/s/bsNDI9YxFdaB2Q5aRz9ECw
图卷积神经网络的变种与挑战
https://mp.weixin.qq.com/s/oKwxWbCkH-xqYSJIBdb92A
2018超网络节点表示学习
https://mp.weixin.qq.com/s/WQlSghxG89JCroNZSmop8w
朱军：关于图的表达学习
https://mp.weixin.qq.com/s/mTCrTPzyeogwRHfgitfK6Q
为什么说图网络是AI的未来？
https://mp.weixin.qq.com/s/DUv5c6ce-dgLOBAE4ChiQg
图神经网络为何如此强大？看完这份斯坦福31页PPT就懂了！
https://mp.weixin.qq.com/s/OV-rXGU8DTNqv3QZcKo00Q
Graph Learning
https://mp.weixin.qq.com/s/PkUJsnZdihPM7q9BpvO8Ag
深度学习中不得不学的Graph Embedding方法
https://mp.weixin.qq.com/s/PxNGJ0hcmCo-2zvWD-rfug
GCN作者Thomas Kipf最新Talk：利用图神经网络进行无监督学习
https://mp.weixin.qq.com/s/0lE5n7mp6sc775-f7V2KPw
异质图嵌入综述: 方法、技术、应用和资源
https://mp.weixin.qq.com/s/Ul9BIrJxjlzJwGqRv6E7eg
10分钟了解图嵌入
https://mp.weixin.qq.com/s/t2kjxrcn6O9tbJ-IQELboQ
高君宇：图神经网络在视频分类中的应用
https://mp.weixin.qq.com/s/SWcJut6QqOvbziirxTd2Kg
斯坦福教授ICLR演讲：图网络最新进展GraphRNN和GCPN
https://mp.weixin.qq.com/s/Lakq83_ngUJf1ES3N7J9_g
图卷积在基于骨架的动作识别中的应用
https://mp.weixin.qq.com/s/5wSgC4pXBfRLoCX-73DLnw
什么是图卷积网络？行为识别领域新星
https://mp.weixin.qq.com/s/1-Dmckby2NcXsaoK08zk8w
视频理解中的图表示学习
https://mp.weixin.qq.com/s/sJB4N_ObUqKM8H65yU_1sg
Graph基础知识介绍
https://mp.weixin.qq.com/s/edrh-HXqW01Yx7c8tQ8UxA
从数据结构到算法：图网络方法初探
https://mp.weixin.qq.com/s/JvtrGa0YiUmR6UA5wBQ-pQ
图神经网络GNN最新理论进展和应用探索
https://mp.weixin.qq.com/s/zQU47tjpTCPiLdEmUmZx3Q
图卷积神经网络及其应用
https://mp.weixin.qq.com/s/8Sz_jo7pokL_nzupEBGGdg
当深度强化学习遇见图神经网络
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28170197
《Gated Graph Sequence Neural Networks》阅读笔记
https://blog.csdn.net/yorkhunter/article/details/104056795
综述论文“A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks”
https://mp.weixin.qq.com/s/rTnv7XOnIvRDGDdhbuoE9g
深度图相似学习综述
您的打赏，是对我的鼓励
