最新《图神经网络》综述论文,35 页 209 篇文献详尽阐述 GNN

发布网友发布时间：2024-10-23 22:34

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热心网友时间：2024-11-03 02:21

图神经网络(GNN)作为深度学习领域中的一个热点，已经成为解决基于图任务的有力工具。近来，印度国家理工学院的研究者发布了一篇全面综述论文，旨在深入探讨GNN在不同学习设置下的应用与进展。
在过去十年中，深度学习显著推动了机器学习领域的发展，特别是在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等传统领域表现出色。然而，传统深度学习方法在处理非欧几里得空间表示的数据时存在局限，而图数据结构因其能够有效表示实体间的依赖与关系，成为解决此类问题的理想选择。
本文对图神经网络进行了系统性综述，涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习和自监督学习四种主要学习设置。每个学习设置的分类清晰地展示了属于该设置的方法，理论与实证分析并重，为研究者提供了宝贵的参考。此外，文章还详细介绍了构建GNN的一般架构指导原则，以及各种应用实例和基准数据集，同时指出了当前GNN应用中面临的普遍挑战。
在深入探讨图结构表示与深度学习融合的背景下，本文还着重分析了GNN在不同学习环境下的成功案例，包括无监督学习中的自动编码器、对比学习以及基于消息传递的自编码器等。对比学习方法在近期的研究中展现出其有效性，用于发现图像中的常见目标与定位特定目标。同时，GNN在图半监督学习中的应用，特别是通过嵌入特征进行分类的方法，被广泛讨论。此外，文章还对基于图的自监督学习方法进行了分类，根据任务与训练策略进行了细致的划分。
本文对GNN的研究工作进行了全面回顾，不仅涵盖了基本术语与概念，还深入分析了GNN在不同任务与数据集上的应用。通过提供丰富的实例与数据集信息，本文旨在为GNN研究者与开发者提供一个全面的资源库，同时指出了未来研究的潜在方向与挑战。