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论文 | 一切皆可连接:图神经网络 | 大牛GAT作者Petar Velickovic最新综述

在许多方面,图是我们从自然界接收数据的主要形式。这是因为我们看到的大多数模式,无论是在自然系统还是人工系统中,都可以使用图结构语言来优雅地表示。突出的例子包括分子(表示为原子和键的图)、社交网络和运输网络。这种潜力已经被主要的科学和工业团体看到,其已经受到影响的应用领域包括流量预测、药物发现、社交网络分析和推荐系统。此外,前几年机器学习最成功的一些应用领域——图像、文本和语音处理——可以被视为图表示学习的特例,因此这些领域之间存在大量的信息交换。这项简短调查的主要目的是使读者能够吸收该领域的关键概念,并在相关领域的适当背景下定位图表示学习。

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