【图神经网络】整理了数百篇顶会论文!!

整理自“量子位”(QbitAI)

这份资源名为Literature of Deep Learning for Graphs(图深度学习文献),顾名思义里面整理了大量图深度学习论文,大多数都被顶会收录,数量有上百篇。

内容丰富

这份图神经网络文献共分为8个部分,从节点表示学习开始层层递进,一直讲到图标是学习系统和相关数据集为止。

这8个部分分别为:

  1. 节点表示学习
  2. 图嵌入知识
  3. 图神经网络
  4. 图神经网络的应用
  5. 图形生成
  6. 图形布局和高维数据可视化
  7. 图表示学习系统
  8. 数据集

除了8个大方向外,部分章节又进行了细分,比如在应用章节,又分成了NLP、计算机视觉、推荐系统、链接预测、影响预测、神经架构搜索、强化学习等方向。

而这份资源的最闪亮的地方,就是将这些不同方向已经发表的论文进行了整理,分门别类得放上了论文的标题、作者、关键词和地址链接。

GitHub地址: https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph

原文发布于微信公众号 - 机器学习算法与Python学习(guodongwei1991)

原文发表时间:2019-07-08

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