图神经网络简介：模型和应用
图神经网络简介：模型和应用
An Introduction to Graph Neural Networks: Models and Applications
one-hot vs Distributed representation(分布式矢量表示)
Graph Neural Networks
设计问题的图表示（GNN的输入）
输入和输出的图结构一致
Neural Message Passing
对于每一个节点，有一个当前状态，从相邻的节点获得message，之后更新自己的状态
每一次各个节点同时更新自己的状态
点个节点逐渐了解到整个图其他节点的信息（通过一步一步的信息传递）
Https://github.com/microsoft/tf-gnn-samples/
Gated GNNs
Trick:Backwards Edges
对于结点D，使用添加反向边的方式，使得能够学习到D
GGNN as Matrix Operation
Message passing?
Two Sample Applications with graph neural networks
从分子式获得分子结构
对程序代码的图表示法
预测变量
Other Models as Special Cases of GNNs
Special Case 1:Convolutions(CNN)
Special Case 2: “Deep Sets’
Common Architecture of Deep Learning Code
Practical Tips on Debugging Machine Learning Models