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    24年最新综述 | 几何图神经网络

    几何图是一种具有几何特征的特殊图形,对于建模许多科学问题至关重要。与通用图不同,几何图通常展现出物理对称性,如平移、旋转和反射,使得现有的图神经网络(GNNs)处理它们时效率不高。为了解决这个问题,研究人员提出了多种具有不变性/等变性属性的几何图神经网络,以更好地表征几何图的几何性和拓扑结构。鉴于该领域当前的进展,进行一项关于几何GNNs的数据结构、模型和应用的全面综述是必要的。在本文中,基于必要但简洁的数学预备知识,我们提供了一个从几何消息传递角度对现有模型的统一视角。此外,我们总结了应用及相关数据集,以便于后续研究方法开发和实验评估的研究。我们还在这篇综述的最后讨论了几何GNNs的挑战和未来潜在发展方向。

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