【GNN】JK-Net：深层 GNN 架构

时间 2021-01-14

标签 GNN 人工智能 Embedding 神经网络深度学习机器学习 gcn 图神经网络栏目系统架构繁體版

原文原文链接

今天学习的是 MIT 同学 2018 年的论文《Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks》，发表于 ICML，目前共有 140 多次引用。目前的图表示学习都遵循着领域聚合的方式，但这种方式的层数无法增加，kipf 的 GCN 使用了两层模型，随着深度增加会出现 over-smooth 的问题，导致性能下降。

>>阅读原文<<

1. 【GNN】GN：更通用的 GNN 架构
2. GNN（一）走进GNN
3. GNN
4. GPT-GNN
5. 【GNN】NGCF：捕捉协同信号的 GNN
6. 【GNN】GAT：Attention 在 GNN 中的应用
7. Graph Neural Networks (GNN)（三）：Spectral-GNN 之 GCN
8. GNN + Zero-shot
9. GNN综述
10. GNN初探
更多相关文章...
• Docker 架构 - Docker教程
• TCP/IP网络访问层的构成 - TCP/IP教程
• 算法总结-深度优先算法
• 常用的分布式事务解决方案

最新文章

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 【GNN】GN：更通用的 GNN 架构
2. GNN（一）走进GNN
3. GNN
4. GPT-GNN
5. 【GNN】NGCF：捕捉协同信号的 GNN
6. 【GNN】GAT：Attention 在 GNN 中的应用
7. Graph Neural Networks (GNN)（三）：Spectral-GNN 之 GCN
8. GNN + Zero-shot
9. GNN综述
10. GNN初探

>>更多相关文章<<