在本章中，我們將關注更復雜的編碼器模型。我們將介紹圖神經網絡(GNN)的形式，它是定義圖數據上的深度神經網絡的一般框架。關鍵思想是，我們想要生成實際上依賴于圖結構的節點的表示，以及我們可能擁有的任何特征信息。在開發復雜的圖結構數據編碼器的主要挑戰是，我們通常的深度學習工具箱不適用。例如，卷積神經網絡(CNNs)只在網格結構的輸入(如圖像)上定義良好，而遞歸神經網絡(RNNs)只在序列(如文本)上定義良好。要在一般圖上定義深度神經網絡，我們需要定義一種新的深度學習架構。

圖神經網絡教程 Graph Convolutional Networks Graph Sampling Methods Application and PyTorch Implementation

圖神經網絡(GNN)是一種學習圖結構的神經網絡。學習圖結構允許我們在歐幾里德空間中表示圖的節點，這對于一些下游的機器學習任務非常有用。最近關于GNN的工作在鏈接預測、圖分類和半監督任務方面表現出了令人印象深刻的性能(Hamilton et al.， 2017b)。由于人們對機器學習社區越來越感興趣，希望更多地了解這些技術，因此本文提供了關于GNN的介紹。

本文組織如下:首先，介紹了圖和網絡的基本概念。其次，我們描述了在GNNs中用于計算節點嵌入的主要步驟。接下來，我們將介紹現有文獻中經常提到的三種GNN技術。最后，我們對該領域的其他著名作品進行了有限的綜述

題目： Graph Neural Networks:A Review of Methods and Applications

簡介： 許多學習任務需要處理圖形數據，該圖形數據包含元素之間的關系信息。對物理系統進行建模，學習分子指紋，預測蛋白質界面以及對疾病進行分類，都需要從圖輸入中學習模型。在諸如從文本和圖像之類的非結構數據中學習的其他領域中，對提取結構的推理，例如句子的依存關系樹和圖像的場景圖，是一個重要的研究課題，它也需要圖推理模型。圖神經網絡（GNN）是連接器模型，可通過在圖的節點之間傳遞消息來捕獲圖的依賴性。與標準神經網絡不同，圖神經網絡保留一種狀態，該狀態可以表示來自其鄰域的任意深度的信息。盡管已經發現難以訓練原始圖神經網絡來固定點，但是網絡體系結構，優化技術和并行計算的最新進展已使他們能夠成功學習。近年來，基于圖卷積網絡（GCN）和門控圖神經網絡（GGNN）的系統已經在上述許多任務上展示了突破性的性能。在本綜述中，我們對現有的圖神經網絡模型進行了詳細的回顧，對應用程序進行了系統分類，并提出了四個未解決的問題，供以后研究。

作者簡介： 周杰，教授,清華大學自動化系黨委書記，教授，博士生導師。