Graph-based Deep Learning资源汇总 - 图神经网络相关会议论文及综述

RayRay
图形深度学习NeurIPSICML计算机视觉数据挖掘Github开源项目

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Graph-based Deep Learning资源汇总

图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)是近年来深度学习领域的一个重要研究方向。本文整理了GNN领域的重要资源,包括顶会论文、综述文章、开源工具等,希望能为相关研究者提供参考。

1. 重要会议论文

GNN相关论文主要发表在以下顶级会议:

  • 机器学习会议:NeurIPS、ICML、ICLR
  • 数据挖掘会议:KDD、ICDM、WSDM
  • 人工智能会议:AAAI、IJCAI
  • 计算机视觉会议:CVPR、ICCV、ECCV
  • 自然语言处理会议:ACL、EMNLP、NAACL

这些会议的GNN相关论文可以在graph-based-deep-learning-literature项目中找到详细整理。

2. 经典论文

GNN领域的一些经典论文包括:

这些论文奠定了GNN的基础,是入门必读的文献。

3. 综述文章

对GNN进行全面总结的综述文章有:

这些综述可以帮助研究者快速了解GNN的发展脉络和研究前沿。

4. 开源工具

一些常用的GNN开源工具包括:

这些工具可以帮助研究者快速实现GNN模型。

5. 学习资源

一些不错的GNN学习资源:

这些资源可以系统地学习GNN的基础知识。

通过本文整理的资源,希望能为GNN领域的研究者提供全面的参考。随着GNN的快速发展,我们也会持续更新相关资源。欢迎关注graph-based-deep-learning-literature项目获取最新进展。

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