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文档摘要

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第十三图神经网络原理;目录;目?录;图数据与表示困境;图结构特性与关系信号;排列同变与计算复杂;空域卷积范式;消息传递统一框架;GCN归一化聚合;GraphSAGE采样与归纳;GAT注意力加权;谱域卷积方法;图拉普拉斯与谱域基;切比雪夫近似局部化;深度与过平滑;过度平滑与表达退化;残差与跳跃连接;异构与动态扩展;异构图关系嵌入;动态图时序演化;图池化与降采样;图粗化与池化需求;DiffPool可微分层次池;TopK全局排序池;自监督与预训练;节点级对比学习;图级掩码重建;应用实战;节点分类与学术引用;链路预测与推荐系统;图分类与分子性质;高效计算与扩展;邻居采样与批训练;GPU图存储与访存优