GCN（续）

https://mp.weixin.qq.com/s/c6ZhSk4r3pvnjHsvpwkkSw

用图卷积网络(GCN)来做语义角色标注

https://mp.weixin.qq.com/s/6vhFfSh2mveBiZXB1oZb1Q

图分类：结合胶囊网络Capsule和图卷积GCN

https://mp.weixin.qq.com/s/9MWoCmtKPPVs3Rmko-7adQ

10亿节点异构网络中，GCN如何应用？

https://zhuanlan.zhihu.com/p/78466344

从源头探讨GCN的行文思路

https://mp.weixin.qq.com/s/QONDTuzv_jIbVwSXxHMyIw

一文读懂图卷积GCN

https://mp.weixin.qq.com/s/MBRTs2pIVypQxrcMOY4Lcg

图卷积网络（GCN）入门详解

https://mp.weixin.qq.com/s/phiRXPGfVHaxCN1aLZTzlw

图神经网络三剑客：GCN、GAT与GraphSAGE

https://mp.weixin.qq.com/s/TepgHukJ-Gx63pTjMH9R2g

2020年，我终于决定入门GCN

https://mp.weixin.qq.com/s/-ukPx32Vjkdz2_udBb55EA

解读三种经典GCN中的Parameter Sharing

https://mp.weixin.qq.com/s/RP6_H8ZHwJIlUt9YrsxvCA

图卷积神经网络蒸馏知识，Distillating Knowledge from GCN

https://mp.weixin.qq.com/s/GnjSuQ_BihO5bP5xO2xHJg

万字长文带你入门GCN

https://mp.weixin.qq.com/s/2PY1baildUoZaetYlsukIQ

图卷积网络(GCN)的谱分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/139359188

关于GCN，我有三种写法

https://www.zhihu.com/question/366088445

请问全连接的图卷积网络(GCN)和self-attention这些机制有什么区别联系吗？

https://mp.weixin.qq.com/s/CmVhJMGll5HjO8kxsCinaA

图神经网络GNN,GAT&GCN（一）

https://mp.weixin.qq.com/s/sg9O761F0KHAmCPOfMW_kQ

图卷积网络到底怎么做，这是一份极简的Numpy实现

https://mp.weixin.qq.com/s/ae515_P6zA5SLN5-Edxbig

图卷积网络Graph Convolutional Networks

https://mp.weixin.qq.com/s/wFlLBoeUW90RracK11pjtg

2021年，我终于决定入门GCN

https://mp.weixin.qq.com/s/AZg9cTr4XXiaLznQG_ru5A

我又一次迷失在了GCN的傅立叶变换里…

GraphSAGE

GraphSAGE取自Graph SAmple and aggreGatE，SAmple指如何对邻居个数进行采样。aggreGatE指拿到邻居的embedding之后如何汇聚这些embedding以更新自己的embedding信息。

https://mp.weixin.qq.com/s/DNePTCpyjrlZEixw5L7w5A

GraphSAGE：我寻思GCN也没我牛逼

https://mp.weixin.qq.com/s/1DHvLLysMU24dBeLzbSpUA

GraphSAGE

https://mp.weixin.qq.com/s/IcLk-fMjKO19BaHbuUCeXg

GraphSAGE算法原理，实现和应用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/142205899

GraphSAGE源码解析

https://mp.weixin.qq.com/s/45PlgqZag8dXqZr4xvj9Hw

GraphSAGE算法细节详解

https://mp.weixin.qq.com/s/kRrM0FJuXlBcE52GOLjnsQ

GraphSAGE: 大规模图结构的归纳表示学习

https://mp.weixin.qq.com/s/_aydey5ZVwrObmoFXXIYcw

Bengio等人提出图注意网络架构GAT，可处理复杂结构图

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34232818

《Graph Attention Networks》阅读笔记

https://zhuanlan.zhihu.com/p/81350196

GAT（图注意力模型）

https://mp.weixin.qq.com/s/JlUqwie3BtOSIwgSKvRz4w

深入探讨图注意力模型：Graph Attention

https://zhuanlan.zhihu.com/p/132497231

深入理解图注意力机制

https://zhuanlan.zhihu.com/p/57168713

深入理解图注意力机制

https://mp.weixin.qq.com/s/7LfJ8wDr4K6cVunb8Q_83g

图注意力网络（GAT）详解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/288322305

Graph neural network综述:从deepwalk到GraphSAGE，GCN，GAT

https://mp.weixin.qq.com/s/wa_UH16wYvffLW-He2JlYg

一文带你梳理GCN, GraphSAGE, GAT, GAE, Pooling, DiffPool

DeepWalk

https://mp.weixin.qq.com/s/SXnRyUj_mMs8UEtNyP6qNw

DeepWalk论文解读

https://mp.weixin.qq.com/s/h1vDImYTLEheatZnScZwbg

使用DeepWalk从图中提取特征

https://mp.weixin.qq.com/s/F2jF1vuzK4u8ZPrDK_CyLw

KDD2018网络表示学习最新教程：DeepWalk作者Perozzi等人带你探索最前沿

https://mp.weixin.qq.com/s/QvPB3wNT3IeFuqLB8_nxsw

从Word2vec到DeepWalk

https://mp.weixin.qq.com/s/gsxE1V_fNTDjIMhs3ZW72Q

DeepWalk：图网络与NLP的巧妙融合

Graph4NLP

京东硅谷研发中心开发的首个面向NLP的图深度学习工具包。

https://github.com/graph4ai/graph4nlp

https://mp.weixin.qq.com/s/8-CoTcfr50vDi1JTy8qesQ

Graph4NLP Tutorial & Library

https://mp.weixin.qq.com/s/zyhrC5cmWopELCBOrIpwGA

首个面向NLP的图深度学习工具包问世！

https://mp.weixin.qq.com/s/2XxjJDfQ5gHkm7yz43BhIA

图神经网络加速器深度调研（上）

https://mp.weixin.qq.com/s/QwF_YxHzTOQr9_R060DrDA

图神经网络加速器深度调研（中）

https://mp.weixin.qq.com/s/Rr3BcDYX_kOl-g484siNuA

图神经网络加速器深度调研（下）

Graph NN参考资源

https://github.com/thunlp/GNNPapers

清华NLP图神经网络GNN论文分门别类，16大应用200+篇论文

https://github.com/nnzhan/Awesome-Graph-Neural-Networks

图神经网络论文列表

https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph

图深度学习资源汇总

https://mp.weixin.qq.com/s/rneBmY81qrN9mID0L3vvvQ

图网络究竟在研究什么？从15篇研究综述看图神经网络GNN的最新研究进展

https://github.com/IndexFziQ/GNN4NLP-Papers

自然语言领域中图神经网络模型（GNN）应用现状（论文列表）

https://github.com/jdlc105/Must-read-papers-and-continuous-tracking-on-Graph-Neural-Network-GNN-progress

Papers on Graph neural network(GNN)

https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification

图网络大列表

https://mp.weixin.qq.com/s/SW6V-AxGq1z9Uq7qIJLj5A

Github上热门图深度学习（GraphDL）源码与工业级框架

http://www.p-chao.com/2019-01-20/%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9cgnn/

图神经网络GNN的简单理解

https://mp.weixin.qq.com/s/_TAhfkjj1wsWEZDT8q5K8Q

图表示学习极简教程

https://github.com/icoxfog417/graph-convolution-nlp

图卷积神经网络自然语言处理应用代码和教程

https://mp.weixin.qq.com/s/VEAnkznZUyZ1RCJulSnwGg

基于图结构网络的表征学习

https://mp.weixin.qq.com/s/5kPaphR26dKR99ySAo3Znw

图神经网络的解释性综述

https://mp.weixin.qq.com/s/rxZQrhvRk6Dw3AWpGJS4dg

《基于图的句子意思表征》教程, 300多页PPT带你进入这一新兴领域

https://mp.weixin.qq.com/s/w5ldyp00CqkX8Kp-8Aw0nQ

图深度学习(GraphDL)，下一个人工智能算法热点？一文了解最新GDL相关文章

https://mp.weixin.qq.com/s/Jt6CjMqNFEXWoL5pkLeVyw

洛桑理工：Graph上的深度学习报告

https://mp.weixin.qq.com/s/eelcT5x_kWC0dDt0_Ph4qg

清华朱文武组一文综述GraphDL五类模型

https://mp.weixin.qq.com/s/0rs8Wur7Iv6jSpFz5C-KNg

来自IEEE Fellow的GNN综述

https://mp.weixin.qq.com/s/cdbHoR_E_mpIdcvmNGWfDA

掌握图神经网络GNN基本，看这篇文章就够了

https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_1.html

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (一)

https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_2.html

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (二)

https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_neural_network_3.html

从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution)：漫谈图神经网络模型 (三)

https://mp.weixin.qq.com/s/Irs_fLrf4oybc3sAfpmEeA

图嵌入（Graph embedding）综述

https://mp.weixin.qq.com/s/hyW3b7o4kRZN0oflMLYlTw

图嵌入概述

https://mp.weixin.qq.com/s/4YlDC24vC-H7PHRZhhiZJg

图节点嵌入(Node Embeddings)概述，9页pdf

https://mp.weixin.qq.com/s/s6E2vV1KrQDI4SeAnkYTKw

图神经网络将成AI下一拐点！MIT斯坦福一文综述GNN到底有多强

https://mp.weixin.qq.com/s/5oOobY_3blbXYYxuuQmShQ

一文读懂图神经网络

https://mp.weixin.qq.com/s/U51C2t92nlE7Tv7oKXgx2A

一份完全解读：是什么使神经网络变成图神经网络？

https://mp.weixin.qq.com/s/vK0bzljCNdR1OumUmsi2sA

斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展

https://mp.weixin.qq.com/s/WMpcamrHjUDnYwqyISdooA

斯坦福Jure Leskovec图表示学习：无监督和有监督方法

https://mp.weixin.qq.com/s/8zhO5phIVc2gz70omn9xKA

Jure Leskovec：图神经网络GNN研究进展：表达性、预训练、OGB，71页ppt

https://mp.weixin.qq.com/s/lt9lZbulkW0C8A_xi6hodQ

浅析图卷积神经网络

https://mp.weixin.qq.com/s/aeQyZ8cpz81cK8Dg-84mjA

网络表征学习综述

https://mp.weixin.qq.com/s/bsNDI9YxFdaB2Q5aRz9ECw

图卷积神经网络的变种与挑战

https://mp.weixin.qq.com/s/oKwxWbCkH-xqYSJIBdb92A

2018超网络节点表示学习

https://mp.weixin.qq.com/s/WQlSghxG89JCroNZSmop8w

朱军：关于图的表达学习

https://mp.weixin.qq.com/s/mTCrTPzyeogwRHfgitfK6Q

为什么说图网络是AI的未来？

https://mp.weixin.qq.com/s/DUv5c6ce-dgLOBAE4ChiQg

图神经网络为何如此强大？看完这份斯坦福31页PPT就懂了！

https://mp.weixin.qq.com/s/OV-rXGU8DTNqv3QZcKo00Q

Graph Learning

https://mp.weixin.qq.com/s/PkUJsnZdihPM7q9BpvO8Ag

深度学习中不得不学的Graph Embedding方法

https://mp.weixin.qq.com/s/PxNGJ0hcmCo-2zvWD-rfug

GCN作者Thomas Kipf最新Talk：利用图神经网络进行无监督学习

https://mp.weixin.qq.com/s/0lE5n7mp6sc775-f7V2KPw

异质图嵌入综述: 方法、技术、应用和资源

https://mp.weixin.qq.com/s/Ul9BIrJxjlzJwGqRv6E7eg

10分钟了解图嵌入

https://mp.weixin.qq.com/s/t2kjxrcn6O9tbJ-IQELboQ

高君宇：图神经网络在视频分类中的应用

https://mp.weixin.qq.com/s/SWcJut6QqOvbziirxTd2Kg

斯坦福教授ICLR演讲：图网络最新进展GraphRNN和GCPN

https://mp.weixin.qq.com/s/Lakq83_ngUJf1ES3N7J9_g

图卷积在基于骨架的动作识别中的应用

https://mp.weixin.qq.com/s/5wSgC4pXBfRLoCX-73DLnw

什么是图卷积网络？行为识别领域新星

https://mp.weixin.qq.com/s/1-Dmckby2NcXsaoK08zk8w

视频理解中的图表示学习

https://mp.weixin.qq.com/s/sJB4N_ObUqKM8H65yU_1sg

Graph基础知识介绍

https://mp.weixin.qq.com/s/edrh-HXqW01Yx7c8tQ8UxA

从数据结构到算法：图网络方法初探

https://mp.weixin.qq.com/s/JvtrGa0YiUmR6UA5wBQ-pQ

图神经网络GNN最新理论进展和应用探索

https://mp.weixin.qq.com/s/zQU47tjpTCPiLdEmUmZx3Q

图卷积神经网络及其应用

https://mp.weixin.qq.com/s/8Sz_jo7pokL_nzupEBGGdg

当深度强化学习遇见图神经网络

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28170197

《Gated Graph Sequence Neural Networks》阅读笔记

https://blog.csdn.net/yorkhunter/article/details/104056795

综述论文“A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks”

https://mp.weixin.qq.com/s/rTnv7XOnIvRDGDdhbuoE9g

深度图相似学习综述