#每日一书#
9.28 深入浅出图神经网络
深入浅出图神经网络:GNN原理浅析
这本书我入手时间是2020年1月,感觉后面基本不会入手这一类书了。国内的书,很多时候真的太糙了,其实我也要得不多,结合我手上的综述,案例,入个门就行,但是看着这种书有点难受, 还是多多看论文吧。
关于GNN,我的感觉,最几年其实落地的应用不少。这本书主要就是介绍图神经网络,包括了原理,算法,实现和应用四个维度。
其实真的都在看GNN了,前面的图和神经网络基础其实都可以不用讲了,就应该从表示学习讲,然后就是图卷积网络,GCN和GNN变体。 最后就是介绍图分类,图表示学习等等。
GNN被应用得多的场景主要是结构化场景,像社交网络,推荐系统,知识图谱等等。我的感觉是2021年,GNN感觉火了一把,各大厂都推出了自己的GNN框架,特别是在推荐系统和组合优化上有一些大的动作。包括很多生物科技公司用来做药物发现也有用到。
我读这本书的目的,其实也算是为了入个门,了解了解GNN和它的应用,如果方向是GNN,那确实该读论文就读论文,该跑模型就跑模型吧。这本书不能让你入门。
相关的论文: github.com
9.28 深入浅出图神经网络
深入浅出图神经网络:GNN原理浅析
这本书我入手时间是2020年1月,感觉后面基本不会入手这一类书了。国内的书,很多时候真的太糙了,其实我也要得不多,结合我手上的综述,案例,入个门就行,但是看着这种书有点难受, 还是多多看论文吧。
关于GNN,我的感觉,最几年其实落地的应用不少。这本书主要就是介绍图神经网络,包括了原理,算法,实现和应用四个维度。
其实真的都在看GNN了,前面的图和神经网络基础其实都可以不用讲了,就应该从表示学习讲,然后就是图卷积网络,GCN和GNN变体。 最后就是介绍图分类,图表示学习等等。
GNN被应用得多的场景主要是结构化场景,像社交网络,推荐系统,知识图谱等等。我的感觉是2021年,GNN感觉火了一把,各大厂都推出了自己的GNN框架,特别是在推荐系统和组合优化上有一些大的动作。包括很多生物科技公司用来做药物发现也有用到。
我读这本书的目的,其实也算是为了入个门,了解了解GNN和它的应用,如果方向是GNN,那确实该读论文就读论文,该跑模型就跑模型吧。这本书不能让你入门。
相关的论文: github.com