Edge-GNN: implementation of EGNN(C)-M (GCN without multi-dimensional edge features) https://github.com/vietph34/Edge_GNN; This is the code repository for Hands-On Graph Neural Networks Using Python, published by Packt. Practical techniques and architectures for building powerful graph and deep learning apps with PyTorch

Introduction. 2019 年 7 月 10 日; 大家好 😊，欢迎来到我的个人博客：图神经网络公社 🚀！我是社区的创建者于浩文 。

GNN（Graph Neural Network，图神经网络）旨在利用神经网络来提取图结构中的数据（如属性、特征和模式），以满足诸多任务如分类、预测、生成、聚类、分割的需要。 GNN正式提出于2009年，意大利锡耶纳大学（University of Siena）的 Scarselli 等人发表论文“The Graph Neural Network model”,正式提出GNN的概念及模型，论文地址 “ro.uow.edu.au/cgi/viewc ”。

2021年9月2日 · A GNN is an optimizable transformation on all attributes of the graph (nodes, edges, global-context) that preserves graph symmetries (permutation invariances).

2021年8月22日 · 本文介绍了Thomas Kipf和Max Welling的Semi-GCN模型，一种用于节点分类的半监督图卷积网络。 模型基于图的结构信息进行消息传递和聚合，重点讲解了GCN的卷积公式和在Cora数据集上的实验结果。 参考论文： Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. GCN（Graph Convolutional Network）即在图上进行卷积运算，与传统卷积的操作对象不同，GCN的卷积对象图是不规则的，例如每个结点周围的邻居结点数都是不 …

图神经网络（gnn）作为一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型，在多个领域取得了显著成果。随着研究的深入和技术的不断发展，gnn将在更多领域得到应用和推广。

2021年11月28日 · 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）最近被视为在图研究等领域一种强有力的方法。跟传统的在欧式空间上的卷积操作类似，GNNs通过对信息的传递，转换和聚合实现特征的提取。这篇博客主要想分享下，怎样在你的项目中简单快速地实现图神经网络。

This work proposes a self-interpretable graph learning framework named SUNNY-GNN. Empowered by the contrastive learning, SUNNY-GNN is able to generate both sufficient and necessary explanations that are beneficial to the training of GNNs. The end-to-end training flow of SUNNY-GNN is presented as follows:

2021年7月14日 · 例如，基于局部连接与平移不变的假设，可以将图嵌入与卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）相结合，从而得到图神经网络（Graph neural network，GNN）。 图上的学习任务包括： 图节点分类任务：图中每个节点都有对应的特征，当我们已知一部分节点的类别时，可以对未知类型的节点进行分类。 图边结构预测任务：图中节点与节点之间的边关系也存在多种类型，该任务是对节点和节点之间关系的预测。 图的分类：该任 …

2024年6月19日 · gnn作为一种可以处理图数据的新一代ai模型， 具有独特的优势来处理社交网络中的非规则结构数据和提取隐含的社交网络结构和模式。 GNN应用 社交网络分析