Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über Graphneuronale Netze (GNNs). Er beginnt mit einer Einführung in Graphdaten, einschließlich ihrer Beschreibung, Typen und Skalierung. Anschließend werden die vielfältigen Anwendungsbereiche von GNNs, wie soziale Netzwerkanalyse, Empfehlungssysteme und Chemie, erläutert.
Der Hauptteil des Artikels konzentriert sich auf das Design-Konzept von GNNs. Es wird erklärt, wie Knotenmerkmale und Adjazenzmatrizen extrahiert werden, um effiziente Knoteneinbettungen zu erhalten. Der Nachrichtenaustausch-Algorithmus, der das Kernstück von GNNs bildet, wird detailliert beschrieben.
Darüber hinaus werden die wichtigsten Rechenmodule, wie Propagations-, Sampling- und Pooling-Module, vorgestellt, die zusammen die Architektur eines typischen GNN-Modells bilden.
Schließlich widmet sich der Artikel dem Thema der Graphgenerierung. Traditionelle Methoden sowie fortschrittliche tiefe generative Modelle wie Variational Autoencoders (VAEs) und Generative Adversarial Networks (GANs) werden diskutiert. Auch die Herausforderungen bei der Bewertung von Graphgenerierungsmodellen werden erörtert.
Insgesamt bietet dieser Artikel einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und Entwicklung im Bereich der Graphneuronalen Netze und deren vielfältige Anwendungsmöglichkeiten.
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