新手如何入门图神经网络GNN? - 知乎
这是一个3层的GNN，这个层不是指神经网络的层数，而是计算图的层数 当然，这里还得提醒两点： 这里的GNN的层数并不是指神经网络的层数，而是计算图的层数，即经历过多少次图中灰色 …
图神经网络（GNN）现在可以研究的方向有哪些呢？ - 知乎
笔者以前也写了一些关于GNN基础研究或综述性的文章，有些文章发在我个人的公众号或知乎，也有一些文章当年投给了大佬的公众号，对于GNN 入门和深入 学习，个人认为帮助还是很大 …
2024年了，图神经网络（GNN）还有什么可以继续研究的内容？
2）FL-assisted GNN 借助分散的图数据孤岛来提升GNN模型效果，具体通过联邦学习把图数据孤岛组织起来训练一个全局GNN模型。 根据客户端是否有相同节点，此架构可分为如下两类：
GAN,GCN,GNN的作用是什么？ - 知乎
GAN是 生成对抗网络，一般由生成器和判别器组成，其采用对抗训练的方法以获取更好的生成器和判别器。其主要用在图像生成，文本生成等生成任务和需要用到伪造数据的低资源场景任务。 …
图神经网络：方法与应用综述 - 知乎
Feb 27, 2023 · GNN是应用在图领域的深度学习方法。 由于它的卓越的表现，最近GNN在图分析方法中的应用越来越广泛。 在下面的段落中，我们将说明图神经网络的原始灵感。 GNN的第 …
图神经网络 (GNN)和图卷积神经网络 (GCN)在计算机视觉领域可以 …
图神经网络 (GNN)和图卷积神经网络 (GCN)在计算机视觉领域可以做哪些任务？ 以GNN为基础的图卷积神经网络GCN 是对卷积神经网络CNN在图领域的自然推广。 它能同时对节点特征信息 …
图神经网络（GNN）在计算机视觉任务里有哪些应用？ - 知乎
不难发现，如果将 GNN 运用在计算机视觉方面，也能给我们带来不小的惊喜，比如将 GNN 用于用于rgbd语义分割。 这篇文章提出了一种基于三维点云的三维图神经网络（3DGNN），在点 …
2025做 (图神经网络)GNN还有前途嘛？ - 知乎
我搞了一个和电力系统相关的，基于4种图神经网络的电网停电故障分类代码 基于IEEE24节点架构，将拓扑结构转为图节点，实现了一个通用 GNN 分类器（GNNClassifier），支持四种经典图 …
图神经网络（GNN） - 知乎
近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN …
2025了，图神经网络作为研究方向怎么样？ - 知乎
图问题的本质是组合问题，即在给定约束的情况下从一个大集合提取子集。 如果一个问题不满足这个性质，用 transformer 永远会比gnn更好，比如各种 ai4s 发布于 2025-10-07 12:51 Adam …