【论文阅读｜深读】 GraphSAGE：Inductive Representation Learning on Large Graphs

目录

• ​​前言​​
• ​​简介​​
• ​​Abstract​​
• ​​1 Introduction​​
• ​​2 Related work​​
• ​​3 Proposed method: GraphSAGE​​

• ​​3.1 Embedding generation (i.e., forward propagation) algorithm​​
• ​​3.2 Learning the parameters of GraphSAGE​​
• ​​3.3 Aggregator Architectures​​

• ​​4 Experiments​​

• ​​4.1 Inductive learning on evolving graphs: Citation and Reddit data && 4.2 Generalizing across graphs: Protein-protein interactions​​
• ​​4.3 Runtime and parameter sensitivity​​

• ​​5 Theoretical analysis​​
• ​​6 Conclusion​​
• ​​读后总结​​
• ​​结语​​

前言

Hello！
非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～
 
自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
昵称：海轰
标签：程序猿｜C++选手｜学生
简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研。
学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！
 
唯有努力

标签：嵌入,函数,深读,邻域,GraphSAGE,算法,Learning,节点
From： https://blog.51cto.com/u_15939722/6004802