31頁PPT概述：圖神經網路表達能力有多強？

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出品 | AI科技大本營

近年來，圖神經網路的研究成為深度學習領域的熱點。

圖是一種資料結構，它對一組物件（節點）及其關係（邊）進行建模，由於圖結構的強大表現力，用機器學習方法分析圖的研究越來越受到重視。圖神經網路（GNN）是一類基於深度學習的處理圖域資訊的方法。由於其較好的效能和可解釋性，GNN 最近已成為一種廣泛應用的圖分析方法。

圖網路作為一種神經網路，它將圖作為輸入（而不是原始畫素或聲波），然後學會推理和預測物件及其關係如何隨時間演變。

圖網路方法已經被證明在各種應用上都可以快速學習和達到人類級別的效能，包括複雜的視訊遊戲。如果未來繼續發展，它就可以通過提高訓練速度和效率來緩解深度學習的巨量資料需求問題，並且可以使網路不容易受到對抗性攻擊，這是由於系統表徵的是物體，而不是畫素模式，所以使得其不會被少量噪音輕易誤導。

在這份由多位史丹佛大學的作者撰寫的 31 頁 PPT 中，他們整體概述了圖網路的來源和任務，對圖神經網路的架構、訓練和可能面臨的挑戰等做出了全方位的解讀，並在最後指出了未來 2-3 年內的發展情況。

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