GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks作者信息: 纪厚业,北京邮电大学博士生,主要关注异质图神经网络及其应用.知乎专栏对公式支持较好, 见 https://zhuanlan.zhihu.com/c_1158788280744173568个人公众号 图与推荐本文由斯坦福Jure组发表在NeurIPS20...

论文推荐｜本期为大家推荐5篇论文，论文主题涉及到当前研究最新动向，如异质图上的新基准，能够平衡不类别节点数量的最新GNN模型，GNN同MLP模型的对比，解决图表示学习关于异构性、归纳性和效...

深度学习中的绝大多数模型都是靠求导梯度下降来进行参数更新. 但是如果遇到不可求导的操作该怎么办?这时候如何优化我们的模型呢.本文盘点了深度学习中的不可导操作(次梯度和重参数化).主要包...

原文链接：https://mgalkin.medium.com/graph-ml-in-2022-where-are-we-now-f7f8242599e0对于 Graph ML 来说已经...