【图神经网络】 IDGL原文精讲（全网最细致篇）

GCN 网络系列

• 论文精讲部分
• 0. 摘要
• 1 引言
• 2 迭代深度图学习框架
• • 2.1 问题定义
  • 2.2 图学习和图嵌入：统一视角
• 2.3 将图学习视为相似性度量学习
• • 2.4 图节点嵌入和预测
  • 2.5 图正则化
  • 2.6 与混合损失的联合学习
• 3 实验
• • 数据集和基准
  • 实验结果
  • 分析模型
• 4 相关工作
• 5 笔者总结

论文精讲部分

本专栏深入探讨图神经网络模型相关的学术论文，并通过实际代码实验来提高理解。读者可以根据个人需求选择感兴趣的内容进行学习。本章节详尽解读了“IDGL模型”的原始论文，适合希望深入了解的读者。对于零基础或初学者，推荐阅读我编写的入门内容，它非常适合新手，点击这里查看易懂的GCN入门材料。在本章节中，大部分内容将直接引用原论文翻译，而对论文的理解和分析则以引用格式呈现，旨在清晰展示对当前研究主题的深入见解。考虑到相关资料相对稀缺，希望各位可以给个免费的点赞收藏。