GNN 簡介和入門資料

跳票半年多。沒有外部壓力就沒有動力寫東西。

踩坑圖網路一個多月，今天給組裡做了日常分享。內容面向新手，偏科普向，但也夾雜了筆者的一些認識和思考。slides 裡面介紹的工作都是筆者認為比較典型的，都有附對應的參考文獻。slides 的附錄里推薦了三篇筆者認為比較全面且講得清楚的 review，相信只需要過一下這個 slides 以及看完三篇 review，基本就知道 GNN 都在幹些什麼了。

許多 GNN 的介紹都用大篇幅去死磕 spectral based 的 GCN。但筆者認為這是本末倒置的行為，忽略了前沿工作裡面的許多思想精華。Lecun 的 spectral GCN 是非常經典的工作，但是文章寫得晦澀難懂，前置知識也太多，方法的實用性也不大。而且現在主流的方法都是以 spatial 為主的。所以建議初學者還是先學習 spatial 的 model，裡面有很多做 DL 的人熟知的套路，接受起來也比較容易。等對整個領域建立起基本的 sense 之後，spectral GCN 以及其背後的 spectral graph theory 不失為一個繼續深入的好選擇。最後作為對掉下的頭髮的紀念，slides 的附錄裡面也附有筆者認為比較直觀的一種 Graph Laplacian 以及 spectral GCN 的介紹。

拋磚引玉，希望有大佬可以指教。事先聲明一下，因為筆者只有一個月的踩坑經驗，所以全面性可能顧及不到。最近有計劃再更一篇有關 distributional semantics 的文章，敬請不要抱太多期望地期待。

另有兩個好資料一併推薦一下：