Introduction to Graph Neural Networks.pdf

GNN在2022研究进展？CMU-Minji112页PPT《图神经网络导论》卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)计算机科学系的一名博士生，导师是Christos Faloutsos和Ruslan Salakhutdinov教授。研究兴趣在Deep Graph Learning领域。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是深度学习领域中的一个重要分支，它专注于处理图数据。图数据结构广泛存在于各种现实世界问题中，如社交网络、化学分子结构、交通网络等。CMU的Minji Yoon博士在她的112页PPT中详细介绍了GNN的基础知识和最新研究进展。 一个图由节点（vertices）和连接这些节点的边（edges）组成，可以表示为邻接矩阵。节点可以携带特征向量，这些特征可以是各种信息，如个人属性、化学元素属性等。图神经网络的设计目的是处理这种非欧几里得数据，通过学习节点和边的特征，提取有用的信息。 GNN的核心思想是消息传递（message passing）。在这个过程中，每个节点会聚合其邻居节点的信息，更新自身的表示，这个过程可以迭代多次，使得节点能够获取到更广泛的上下文信息。这个过程与“同质性”（homophily）原则密切相关，即相似或相关联的节点往往通过边连接在一起。GNN的目标是学习到能够反映节点间关系的低维嵌入，并可用于未标记节点的分类或预测任务。 在实际应用中，GNN已经在许多领域产生了重大影响，包括但不限于社交网络分析、推荐系统、药物发现、计算机视觉、自然语言处理等。近年来，GNN的研究热点包括但不限于：提高模型的表达能力、解决异构图的处理、优化模型的可扩展性和效率、探索更深层次的理解和解释、以及在图生成和图推理等任务上的创新。 开放性的研究问题包括如何更好地处理大规模图数据、如何处理不规则和动态变化的图结构、如何增强模型的泛化能力，以及如何解决图数据中的异质性和不均衡性问题。此外，研究者还在探索将GNN与其他深度学习模型（如Transformer）结合，以及在强化学习和多模态学习场景中的应用。 图神经网络是一种强大的工具，它能够捕捉复杂的关系结构并进行有效的节点表示学习。随着技术的发展，GNN在学术界和工业界的关注度持续升高，未来将在更多的领域展现出其潜力和价值。