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
进阶谱GNN (ChebNet, CayleyNets)
这部分内容有帮助吗？
- Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering, Michaël Defferrard, Xavier Bresson, Pierre Vandergheynst, 2016 Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), Vol. 29 (NeurIPS) DOI: 10.48550/arXiv.1606.09375 - 提出ChebNet的原始论文，它使用切比雪夫多项式近似实现局部谱图卷积。
- Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications, Zonghan Wu, Shirui Pan, Guodong Long, Jing Jiang, Xiaojun Chang, Chengqi Zhang, 2020 (Springer) DOI: 10.1007/978-981-15-5120-7 - 一本提供GNN架构广阔背景和理论基础的书籍，其中涵盖了谱方法。
- Spectral Graph Theory, Fan Chung, 1997 Vol. 92 (American Mathematical Society) - 一本经典的教科书，提供了谱图理论的数学基础，与理解谱GNN相关。