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- 新手如何入门图神经网络GNN? - 知乎
不只是GNN，作者的其他博客也是一样的高质量：Distill — Latest articles about machine learning，每篇读下来感觉都感觉像是熟读了对应的论文好几遍。 相信未来这种互动式的富媒体阅读将会成为主流，到时候再也不会因例如多头注意力机制的理解而发难了！
- 2024年了，图神经网络（GNN）还有什么可以继续研究的内容？ - 知乎
PI-GNN模型在不同位错配置上的单步预测效果，以验证模型对不同配置的学习和预测能力，每个子图展示了PI-GNN在不同配置、应力和温度条件下的预测位错位置（红色标记）和真实位错位置（蓝色标记）之间的比较，分为三个子图（a、b、c），分别对应于不同的
- 图神经网络目前还有哪些值得期待的研究方向？ - 知乎
gnn处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。 下面简单介绍一下2022年最新的研究综述，这些也是最近的研究趋势，希望对大家的研究有所帮助。
- GNN-based Graph Anomaly Detection - 知乎
尽管GNN方法在过去几年中得到了快速发展，但利用GNN的Few-shot异常的检测很少被研究。 虽然在现实世界场景中，很容易从与目标图相似的图中获得一些标记异常，但最近只有少数尝试利用这种潜力开发GNN模型，该模型可以利用少量标记异常。
- 为什么最近几年，没人在推荐系统里去玩 GNN 模型，GNN 是凉透了吗？ - 知乎
更何况gnn的成功应用都已经是多少年前的事情了，大家想想现在有什么技术能够降维打击gnn。 所以综上，GNN在推荐系统中有显著收益的可能性是比较小的，它的收益能够抵消训练代价的可能性更小。
- GAN,GCN,GNN的作用是什么？ - 知乎
gnn是图神经网络，既拓扑网络结构为图结构。其主要用于建模任务本身具有结构信息的任务。比如知识图谱，文本篇章等。gcn为图卷积神经网络，其为gnn的一种，区别主要在于采用卷积算子进行信息汇聚。图神经网络主要用于对结构信息本身进行建模。
- Transformer和GNN有什么联系吗？ - 知乎
Transformer与GNN有什么联系 1 从连接结构的角度看 我们知道Transformer最初是来源于NLP领域，其使用注意力机制来构建每个单词的特征，比如右上橙色图，找到句子中其他单词对前面当前单词的重要程度，基于此，Transformer就可以根据该重要程度，对其他所有单词进行加权的线性变换，以此更新当前
- 图神经网络真的有意义吗？ - 知乎
总体而言，gnn是有意义的，因为gnn简单并且有效地解决了在给定数据之间拓扑关系情况下的深度学习问题。 同时，GNN也有待发展，更深、更大规模、更异质、更自动化都是GNN模型所需要去研究的内容。
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