人工智能中“图神经网络GNN”如何理解？（附斯坦福综述）

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DeepMind、谷歌大脑、MIT等机构联合提出“图网络”（GNN），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。

近年来图神经网络受到大家越来越多的关注，在文本分类(Text classification)，序列标注（Sequence labeling）, 神经机器翻译（Neural machine translation）,关系抽取（Relation extraction），事件抽取（Event extraction）, 图像分类（Image Classification），视觉推理（Visual Reasoning），语义分割（Semantic Segmentation）等等领域都有了一些应用。

斯坦福大学的多位博士后和博士生做了一个综述：由基于神经网络和图网络的任务入手，对图神经网络的建立、架构、训练模式和模型特征等方面做了系统的梳理和介绍，并在最后给出了几个产业界和学术界的应用实例。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

图神经网络相关论文GitHub总结：

https://github.com/PeijiYang/GNNPapers

来源：CSDN

作者：喜欢打酱油的老鸟

链接：https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/89784960