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

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

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

该论文介绍了一种新的卷积神经网络架构，名为Motif-CNN，能够处理具有不规则连接结构的图形，特别是异构图形，实现了半监督节点分类，并在真实社交网络和多个代表性异构图形数据集上显示出与现有图形卷积神经网络和其他最先进技术相比的显着优势。

Nov, 2017

本研究提出了一种基于自适应图的距离度量学习的广义灵活图卷积神经网络（Graph CNNs），在九个图结构数据集上，实现了收敛速度和预测精度方面的显著性能提升。

Jan, 2018

该论文研究了如何将经典的ResNet，Inception和DenseNet等卷积神经网络结构应用于图形识别问题，并在几个公共图形数据集上对这些不同网络结构的性能进行了全面评估。

Jul, 2018

通过使用可学习的图卷积层(LGCL)和子图训练方法，本论文解决了卷积神经网络在处理通用图像数据时的困难，提高了基于节点分类任务的准确率和效率。

Aug, 2018

本文提出一种贝叶斯图卷积神经网络的框架，用于在图结构数据上进行节点分类和矩阵补全任务，并采用一种迭代学习算法来提高模型性能，并在试验中展示了当训练数据少时，该方法提供更好的性能。

Nov, 2018

本文介绍了一种多层图形核的家族，并建立了图卷积神经网络与核方法之间的新联系。利用核特征图形的序列表示图形数据，从而将卷积核网络推广到了图形结构数据，实现了高效的数据表示和训练。在多个图形分类基准测试中，该方法实现了竞争性的性能，同时提供了简单的模型解释。

Mar, 2020

我们提出了一种很简单的方法来修改GIN卷积，以便使网络可以检测到很小的环，这对于在化学上下文中对图形子结构进行分析的下游任务非常重要。在真实的分子属性数据集上进行测试，我们的模型始终改善了大型多任务数据集的性能，无论是在全局还是在每个任务的设置中。

Nov, 2020