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各种同质图神经网络模型的理论和节点表征学习任务的集合包rgb_experiment

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录

最近更新时间:2023.5.10
最早更新时间:2023.5.10

本文仅考虑同质图setting下的模型。
对于异质图场景,可以参考我写的另一篇博文:异质图神经网络(持续更新ing…)

  1. node2vec
  2. ChebNet Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering
  3. GCN
  4. GraphSAGE
  5. GAT (2018 ICLR) Graph Attention Networks
    图注意力网络
  6. GIN How Powerful are Graph Neural Networks?
  7. GGNN
  8. SGC
  9. JK-Net Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks
  10. APPNP
  11. C&S
  12. GAE
  13. MotifNet: a motif-based Graph Convolutional Network for directed graphs
  14. SIGN: Scalable Inception Graph Neural Networks
  15. SSGC或S 2 ^2 2GC Simple Spectral Graph Convolution
  16. GBP Scalable Graph Neural Networks via Bidirectional Propagation
  17. 无监督inductive节点表征模型(具体的还没看懂,所以不知道应该怎么分类啊啥的……)G2G Deep Gaussian Embedding of Graphs: Unsupervised Inductive Learning via Ranking
    Re37:读论文 G2G Graph2Gauss Deep Gaussian Embedding of Graphs: Unsupervised Inductive Learning via Rank
http://www.lryc.cn/news/67133.html

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