趋近智
高级图神经网络：架构与实践
章节 1: 重温图神经网络基础
机器学习中的图表示
消息传递框架再看
图神经网络的谱图理论基础知识
图信号处理思想
表达能力与WL测试
章节 2: 高级图神经网络架构
图卷积网络 (GCN)
图注意力网络 (GAT)
在GAT中实现多头注意力
图Transformer
进阶谱GNN (ChebNet, CayleyNets)
进阶空间GNNs (GraphSAGE变体, PNA)
比较架构选择与权衡
动手实践：GAT层实现
章节 3: 应对GNN训练中的复杂性
过平滑问题
缓解过平滑的技术
过度挤压问题
处理大型图：可扩展性挑战
邻域采样技术 (GraphSAGE)
图采样技术 (GraphSAINT, ShaDow-GNN)
子图与聚类方法 (Cluster-GCN)
图神经网络的优化策略
实践：应用可扩展GNN训练
章节 4: 高级GNN任务与技术
处理异构图 (RGCN, HAN)
动态和时序图的建模
结合GNN的知识图谱嵌入
图生成模型
图上的自监督学习
图池化与读出函数
动手实践：异构图节点分类
章节 5: GNN实现、工具和优化
深度图库 (DGL) 高级功能
PyTorch Geometric (PyG) 高级功能
GNN的高效稀疏矩阵操作
GPU加速与内存管理
图神经网络的调试与可视化
基准测试与性能调优
图神经网络在生产系统中的应用
实践操作：优化GNN的实现
进阶空间GNNs (GraphSAGE变体, PNA)
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- Inductive Representation Learning on Large Graphs, William L. Hamilton, Rex Ying, Jure Leskovec, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems DOI: 10.48550/arXiv.1706.02216 - 介绍了用于感应式节点嵌入生成的原始 GraphSAGE 框架，提出了平均、最大池化和 LSTM 等聚合函数，用于在大规模图上学习。
- Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Neural Networks, Gabriele Corso, Luca Cavalleri, Dominique Beaini, Pietro Liò, Petar Veličković, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems DOI: 10.48550/arXiv.2004.05718 - 提出了主邻域聚合，这是一种 GNN 层，它结合了多个聚合函数和基于度数的缩放器，以捕获更丰富的邻域信息并有效处理不同节点度数。
- Graph Attention Networks, Petar Veličković, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Adriana Romero, Pietro Liò, Yoshua Bengio, 2017 International Conference on Learning Representations DOI: 10.48550/arxiv.1710.10903 - 介绍了图注意力网络，这是一种神经网络架构，利用掩码自注意力层来学习邻居的加权贡献，影响了后续的基于注意力的 GNN 变体。