中国石油大学《图神经网络最新》综述论文
近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注.图神经 网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破,比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命...、空间域和池化3方面对图卷积神经网络进行了阐述.然后,描述了基于注意 力机制和自编码器的图神经网络模型,并补充了一些其他方法实现的图神经网络.其次,总结了针对图 神经网络能不能做大做深等问题的讨论分析....进而,概括了图神经网络的4个框架.还详细说明了在图 神经网络在自然语言处理、计算机视觉等方面的应用.最后,对图神经网络未来的研究进行了展望和总 结.相较于已有的图神经网络综述文章,详细阐述了谱理论知识,...并对基于谱域的图卷积神经网络体系 进行全面总结.同时,给出了针对空间域图卷积神经网络效率低的改进模型这一新的分类标准.并总结 了针对图神经网络表达能力、理论保障等的讨论分析,增加了新的框架模型.在应用部分...,阐述了图神经 网络的最新应用.
https://crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.20201055
在过去几年,深度学习已经在人工智能和机器 学习上取得了成功