发布时间：2022-08-18 18:28
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”
重磅干货，第一时间送达
本文转自：视学算法
作者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文，深感其强大，但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解，对未学过信号处理的读者不太友好。同时，很多教程只讲是什么，不讲为什么，也没有梳理清楚不同网络结构的区别与设计初衷(Motivation)。
因此，本文试图沿着图神经网络的历史脉络，从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network， GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network， GCN)， 期望通过本文带给读者一些灵感与启示。
本文的提纲与叙述要点主要参考了2篇图神经网络的Survey，分别是来自IEEE Fellow的A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks[1] 以及来自清华大学朱文武老师组的Deep Learning on Graphs: A Survey[7]， 在这里向两篇Survey的作者表示敬意。
同时，本文关于部分图卷积神经网络的理解很多都是受到知乎问题[8]高赞答案的启发，非常感谢他们的无私分享！
最后，本文还引用了一些来自互联网的生动形象的图片，在这里也向这些图片的作者表示感谢。本文中未注明出处的图片均为笔者制作，如需转载或引用请联系本人。