8-基于图神经网络的图表示学习
文档摘要
基于图神经网络的图表征学习方法 引言 在此篇文章中我们将学习基于图神经网络的图表征学习方法，图表征学习要求根据节点属性、边和边的属性（如果有的话）生成一个向量作为图的表征，基于图表征我们可以做图的预测。基于图同构网络（Graph Isomorphism Network, GIN）的图表征网络是当前最经典的图表征学习网络，我们将以它为例，通过该网络的实现、项目实践和理论分析，三个层面来学习基于图神经网络的图表征学习方法。 提出图同构网络的论文：How Powerful are Graph Neural Networks? 基于图同构网络（GIN）的图表征网络的实现 基于图同构网络的图表征学习主要包含以下两个过程： 首先计算得到节点表征；
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