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
PyTorch Geometric (PyG) 高级功能
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- PyTorch Geometric Documentation, Matthias Fey, Jan E. Lenssen, et al., 2024 (PyTorch Geometric Contributors) - PyTorch Geometric的官方文档，提供了其功能的详细说明、API参考和示例，包括高级数据处理、转换和加载器。
- Open Graph Benchmark: Datasets for Machine Learning on Graphs, Weihua Hu, Matthias Fey, Marinka Zitnik, Yuxiao Dong, Hongyu Ren, Bowen Liu, Michele Catasta, Jure Leskovec, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 33 (NeurIPS) DOI: 10.48550/arXiv.2005.00687 - 介绍了开放图基准（Open Graph Benchmark），一个包含挑战性、大规模图数据集的集合，包括文中提及的数据集（如ogbn-arxiv, OGB_MAG），用于GNN的开发和评估。
- Inductive Representation Learning on Large Graphs, William L. Hamilton, Rex Ying, Jure Leskovec, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 30 (Neural Information Processing Systems) DOI: 10.48550/arXiv.1706.02216 - 介绍了GraphSAGE，一个通过采样和聚合节点局部邻域特征来生成节点嵌入的归纳框架，是PyG中NeighborLoader的基础。
- Heterogeneous Graph Transformer, Ziniu Hu, Yuxiao Dong, Kuansan Wang, Yizhou Sun, 2020 The Web Conference (WWW) DOI: 10.48550/arXiv.2003.01332 - 介绍了异构图Transformer (HGT)，一种用于异构图的GNN架构，与PyG的HGTConv层直接相关。