ICMLMay, 2016
学习用于图形的卷积神经网络
Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
Mathias Niepert, Mohamed Ahmed, Konstantin Kutzkov
TL;DR该研究提出了一种学习卷积神经网络用于任意图形的框架，以提取本地连接区域。使用公认的基准数据集，我们证明了学习特征表示与最先进的图形核心竞争，并且计算效率很高。
Abstract
Numerous important problems can be framed as learning from graph data. We
propose a framework for learning →
发现论文，激发创造
快速局部谱滤波的图卷积神经网络
该研究将卷积神经网络推广到高维不规则图像中，通过谱图理论提出了一种卷积滤波器设计方法，在保持线性和常数学习复杂度的同时，实现了对任意图结构的卷积作用，成功在图像识别领域实现了局部、平稳、组合特征的学习。
Jun, 2016
使用二维卷积神经网络进行图形分类
本文提出了一种新的方式将图形表示为多通道图像结构，并使用普通 2D 卷积神经网络来处理，该方法比现有图形核和图形 CNN 模型更准确且时间复杂度更小，适用于多种真实数据集。
Jul, 2017
具有图卷积神经网络的稳健空间滤波
本文介绍了一种基于图卷积神经网络的新型神经学习框架并探讨了其在处理结构化和非结构化分类问题方面的应用，证明该方法在文档和分子分类问题方面具有国际领先水平。
Mar, 2017
图表，卷积和神经网络：从图滤波器到图神经网络
本文利用图信号处理来表征图神经网络（GNNs）的表征空间，讨论了图卷积滤波器在 GNNs 中的作用，并展示了这类滤波器所建立的任何架构都具有置换等变性和对网络拓扑的稳定性的基本属性。然后，我们讨论了扩展了边变量和自回归移动平均图滤波器的 GNNs 以及它们的属性，并最终研究了在推荐系统和学习机器人群体的分散式控制器中使用 GNNs 的相关研究。
Mar, 2020
学习图形的同时进行训练：一种进化的图卷积神经网络
本文提出了更加普适和灵活的图卷积神经网络（EGCN），由任意形状的数据和它们的演化图拉普拉斯共同训练，以监督方式进行。通过对多个图结构数据集的大量实验，证明了此方法在加速参数拟合和显著提高预测精度方面具有优越性能。
Aug, 2017