SFFAI 13 | 图卷积神经网络的变种与挑战 发表于 2018-12-28 分类于 🌙进阶学习 ， ⭐讲座 阅读次数： Valine： 本文字数： 267 阅读时长 ≈ 1 分钟关注微信公众号：人工智能前沿讲习班，公众号对话框回复“高扬”获取PPT。半监督图卷积神经网络(Semi-GCN)对原始的GCN进行了约束与简化，也因此诞生了诸多研究方向。GraphSAGE首先归纳出了Neighbor Aggregate模式；GAT将Attention机制引入到了GCN当中；GeniePath尝试将GCN的层次做深。本次讨论将主要介绍semi-GCN之后的这些变体与它们之间的联系，以及当前GCN研究当中的问题与挑战。参考资料https://www.bilibili.com/video/BV1Ut411r7fJ/