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