面对500篇 GNN 论文,心态差点儿崩了,幸好我有这本小书
面对500篇 GNN 论文,心态差点儿崩了,幸好我有这本小书
题图来源 www.freepik.com
作者 | 、图灵君
编辑 | 陈大鑫
在2020年,GNN(图神经网络)频繁登上各大会议热词榜,由于图类型数据的普遍存在,图神经网络在各种学科的场景得到应用——诸如计算机视觉、推荐系统、组合优化;甚至药物研发、物理、化学等,且在多个领域都有较大的效果提升。
图机器学习专家 Sergei Ivanov 曾在2020年年末说道:
今年年初,图形神经网络(GNNs)成为一个流行词。作为这一领域的研究人员,我感到非常自豪(至少不感到羞愧) 。但事实并非总是如此: 三年前,当我和同事们交谈时,他们沉迷于GANs 和 Transformers,他们对我印象是,我正在研究一些稀奇古怪的小众问题。但现在看,这个领域已经基本上成熟了, GNN 在很多领域都有了顶级应用。
今年年初,图形神经网络(GNNs)成为一个流行词。作为这一领域的研究人员,我感到非常自豪(至少不感到羞愧) 。但事实并非总是如此: 三年前,当我和同事们交谈时,他们沉迷于GANs 和 Transformers,他们对我印象是,我正在研究一些稀奇古怪的小众问题。但现在看,这个领域已经基本上成熟了, GNN 在很多领域都有了顶级应用。
总结来说,这两年图神经网络火的一匹。
拿深度学习领域的顶级会议ICLR来说,在分析了提交给该大会的论文中的高频词之后发现 图神经网络(GNN)赫然排在第4位,仅次于「深度学习」「强化学习」和「表征学习」。
连DeepMind深度学习大佬Petar Veli%u10Dkovi%u107都不免感叹:毋庸置疑,GNN现在差不多算是深度学习工具箱中的「一等公民 」了!
小伙伴们,还学得动吗?该怎么学呢?
聊到GNN,很多同学入门GNN的方式是读论文,不过现在这方面的论文实在是太多了:「有人在GitHub上总结了一份GNN必读论文清单。你知道里面有多少篇吗?」
根据一份GitHub 标星近1.1万清单的不完全统计(https://github.com/thunlp/gnnpapers)
综述论文就有14篇,基本模型的论文有92篇,图类型的论文有20篇,计算机视觉相关的有70篇,NLP相关的有56篇,其他的还有近200篇!
好家伙,加起来将近500篇啊!
要学GNN,难道就没有更好的打开方呢?
当然有,今天就给大家推荐一本封皮干干净净的小书。
第一作者竟是知乎大V、NLP学术界赫赫有名的刘知远老师!
刘知远
清华大学计算机科学与技术系副教授、博士生导师、智源人工智能研究院研究员,在自然语言处理、表征学习、知识图谱等人工智能研究领域享有盛誉,目前已经在ACM Transactions、IJCAI、AAAI、ACL和EMNLP等国际期刊与会议上发表了超过90篇论文。2018年入选《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”。
第二作者是谁?
「 周界,正是那份GNN必读论文清单的主要维护者。」
周界
清华大学计算机科学与技术系硕士,曾在ACL、KDD等国际会议上发表多篇论文,研究兴趣包括图神经网络和自然语言处理。
另外这本小书是 全彩印刷!用的是 高档纯质纸,触感极佳。
书籍介绍
本书全面介绍了图神经网络的基本概念、具体模型和实际应用。首先概述阅读本书所需的数学知识和神经网络基础知识,以及图神经网络的基本概念,接着介绍不同种类的图神经网络,包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络、以及几个通用框架。这些种类的图神经网络将不同的深度学习技术引入了图结构,例如卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制和跳跃连接。
然后本书介绍了图神经网络在不同场景中的应用,如结构化场景(物理学、化学、知识图谱)、非结构化场景(图像和文本)以及其他场景(生成模型和组合优化)。最后,本书列举了相关的数据集、开源平台以及图神经网络的不同实现。
阅读思维导图
来看看这本书的内容结构。
作为基于深度学习的图数据处理方法,图神经网络(GNN)因其卓越的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和应用场景。读完本书,你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。
1
概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念。
2
介绍不同种类的GNN模型,包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络,以及几个通用框架。
3
介绍GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。
书籍目录
学术大咖推荐
图神经网络技术发展迅速,想快速学习、掌握这些技术有很多困难。这本书的特点是简明扼要、系统完整,是学习图神经网络的一本好教材。
—— 张长水
清华大学自动化系教授、IEEE Fellow
图神经网络是近年机器学习的研究热点,也在很多领域取得应用。这本书内容详尽,既包含对图神经网络基础的介绍,也有新的一些研究,同时还覆盖了部分应用,非常系统化,是一本非常值得推荐的书。
—— 唐杰
清华大学教授、AMiner创始人
图神经网络是目前学术界和工业界的研究热点之一。这本书全面、系统地介绍了图神经网络的基本概念、主要模型以及应用场景,内容清晰易懂,非常适合对图神经网络感兴趣的读者阅读。强烈推荐!
—— 邱锡鹏
复旦大学计算机学院教授
赠书福利
本次联合【图灵教育】为大家带来10本 《图神经网络导论》正版新书。
在本文( 微信公众号端)留言区留言,欢迎大家畅所欲言,谈一谈你 对本书的看法和期待或者在学习图神经网络时遇到的困难。
将会在留言区选出 10名读者,每人送出 《图神经网络导论》一本。
活动规则:
2. 留言内容会有筛选,例如“选我上去”、“这书写的很棒(仅仅几个字)”等内容将不会被筛选,亦不会中奖。
3. 本活动时间为2021年5月22日 - 2020年5月28日(23:00),活动推送时间内仅允许赠书福利中奖一次。
由于微信公众号试行乱序推送,您可能不再能准时收到的推送。为了第一时间收到的报道, 请将“”设为星标账号在看”。
不倒翁的奇幻旅程 http://www.cityruyi.com/lm-4/lm-1/921.html
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- 编辑:王智
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