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图神经网络:非欧几里德空间的综合评述( Graph Neural Network : A Comprehensive Review on Non-Euclidean Space )
NA Asif Y Sarker RK Chakrabortty MJ Ryan Z Tasneem
本文从深度学习的角度对基于图的网络的最新方法进行了全面的综述。图网络提供了一种利用非欧几里得空间数据的广义形式。图可以被可视化为节点和边的集合，而不需要任何顺序。数据驱动的体系结构倾向于遵循固定的神经网络，试图在特征空间中找到模式。这些策略已经成功地应用于欧几里得空间数据的许多应用中。由于非欧几里德空间中的图数据不遵循任何顺序，这些解可以应用于挖掘结点关系。图神经网络通过利用图数据之间的关系来解决这一问题。最近在计算硬件和优化方面的发展使得图网络能够学习复杂的图关系。因此，图网络正被积极地用于解决许多问题，包括蛋白质界面、分类和指纹的学习表示。为了概括图模型的重要性，本文根据GNN模型从理论到实际问题的应用，对GNN模型进行了系统的分类，为图模型的未来应用范围提供了方向，并突出了现有图网络的局限性。索引项图神经网络，几何深度学习，图结构网络，非欧空间。
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