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图神经网络相关算法详述及实现

GNN-algorithms

图神经网络相关算法详述及实现教程。

受到pytorch_geometric的启发，我们开发了基于Tensorflow的GNN库:tf_geometric，其中集成了高效且对科研工作者友好的GNN模型。GNN-algorighms则是基于tf_geometric对近几年如火如荼的图神经模型进行详述以及手把手教大家实现GNN模型的教程。

目录

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1. 图卷积网络的前世今生
2. 切比雪夫显神威—ChebyNet
3. 删繁就简GCN—SGC
4. 多核卷积拓扑图—TAGCN
5. 归纳学习采样聚合—GraphSAGE
6. 多头注意聚合信息—GAT
7. How Powerful Are Graph Neural Networks—GIN
8. 无监督学习图表示—GAE

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本人才疏学浅，如教程有任何不妥或者错误之处，欢迎扫描下方的二维码加群或者开issue讨论。同时本群也欢迎志同道合之士加群共同探讨图神经网络。AI恒久远，GNN永流传。（由于GNN-algorithms交流群人数已经超过200人，只能通过邀请进群，有意者请扫码加我微信，邀你进群）