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- 图神经网络：方法与应用综述 - 知乎
其中矩阵U是矩阵L的特征向量矩阵， 是归一化的图拉普拉斯矩阵（normalized graph Laplacian），（D是度矩阵（degree matrix），A是图的邻接矩阵）。
- 新手如何入门图神经网络GNN? - 知乎
初学者如何高效入门gnn，有没有比较好的路线呀，一上来就看论文确实有难度。
- 2024年了，图神经网络（GNN）还有什么可以继续研究的内容？ - 知乎
联邦学习和gnn都是当前ai领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。
- 初学者如何理解和应用图神经网络（Graph Neural Network）？ - 知乎
主要因为两个原因：一个是因为节点在图中没有固定的排序或者参考点来确定位置，也就是我们常说的几何不变性，另外一个是图的结构通常是动态变化的，比如社交关注网络中，经常会有新用户加入图中，这样整个图都会改变，这也就是为什么直推式学习应用场景狭窄。
- 图神经网络目前还有哪些值得期待的研究方向？ - 知乎
以提供一个清晰的视角来了解gnn在联邦学习(fl)环境中是如何工作的。它通过分析图数据如何在fl设置中表现自己，如何在不同的fl系统架构下进行gnn训练，如何在不同的数据竖井中进行图数据重叠程度，以及如何在不同的fl设置下进行gnn聚合，将现有的工作纳入视野。
- 图神经网络如何入门？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
- 图神经网络（GNN）现在可以研究的方向有哪些呢？ - 知乎
分享一篇GNN十大研究方向的总结文章。出自清华大学的分享[1]。PPT中放出了他们的开源工具：CogDL[2]，面向科研的深度图神经网络工具包，其中收录了Top 100 GNN papers[3]，笔者详细看了下，觉得整理的很不错，大部分主流的SOA图神经网络模型都有收录，推荐给大家阅读。
- 国内外有哪些不错的图神经网络的组或实验室？ - 知乎
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