MMDec, 2022

图神经网络与无线通信：动机、应用及未来方向

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TL;DR本文综述了图神经网络在无线通信中的应用，包括构建图模型的 GNN4Com、用于 GNN 的无线通信 Com4GNN、以及未来研究方向。
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发现论文，激发创造
  • 无线网络中图神经网络应用综述

    本文简要介绍了 GNN（图神经网络）的构建方法和在无线网络中的应用，包括资源分配和新兴领域的探索，并探讨了 GNN 在无线通信系统中应用的几个研究方向和趋势。

    Jul, 2021

  • 通信网络中的图神经网络：背景、应用案例和机遇

    GNN 可以作为一种新一代的数据驱动模型应用于通信网络的建模、控制和管理中，其优势在于可以应用于训练过程中未看到的其他网络和配置，以实现网络优化等诸多应用。

    Dec, 2021

  • 物联网和 NextG 网络的图神经网络综述

    物联网和下一代网络领域，图神经网络的应用和进展作出了重要贡献，并提供了全面的调研，包括数据融合、入侵检测、频谱感知等方面，同时对网络和战术系统的利用进行了详细描述，为研究者提供了一个全面资源。

    May, 2024

  • 图神经网络：方法和应用综述

    本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

    Dec, 2018

  • 在无线网络中部署图神经网络：链路稳定性视角

    利用 Lyapunov 优化方法，最大化实现长期平均通信链路数目，以优化功率控制，改善图神经网络在资源受限的无线系统中的学习性能。

    May, 2024

  • 揭开图：图神经网络与图生成

    综述了图神经网络 (GNNs) 的应用、图数据和深度学习的扩展，以及 GNNs 的高级领域：图生成。

    Mar, 2024

  • 基于图形的深度学习用于通信网络：一项调研

    该论文综述了基于不同类型的深度学习模型（如图卷积神经网络和图注意力网络）在通信网络的各种问题中如何建模网络拓扑结构，并列出了每个研究的问题和解决方案的列表，并确定了未来的研究方向。此外，该研究是第一份聚焦于基于图的深度学习方法在涉及有线和无线场景的通信网络中的应用的综述，并创建了一个公共的 GitHub 存储库以追踪后续研究。

    Jun, 2021

  • 计算机视觉中的图神经网络 —— 架构、数据集和常见方法

    该研究整理并总结了关于应用于计算机视觉的基于图神经网络（GNNs）及其派生物（如 GAT、GCN 和 GRN）的方法的论文，从网络结构、数据集、以及与其他领域的关联等三个方面进行了详细阐述。

    Dec, 2022

  • 图神经网络与神经符号计算的结合：调查和展望

    本文综述了图神经网络作为神经符号计算模型的应用现状和在多个领域中的关系，这反映了对改进人工智能系统的可解释性、解释性和信任度的需求。

    Feb, 2020

  • 图机器学习基础的未来方向

    机器学习与图神经网络，尤其是使用图神经网络（GNN）的机器学习，在各个领域的图数据广泛应用中受到了广泛关注。然而，对于 GNN 的性质仍存在理论上的不完备性。最近的理论进展主要集中于阐明 GNN 的粗粒度表达能力，主要使用组合技巧。然而，这些研究与实践并不完全一致，特别是在理解使用随机一阶优化技术训练时 GNN 的泛化行为方面。在本文中，我们将论证图机器学习社区需要将关注点转向发展一个更加平衡的图机器学习理论，重点研究表达能力、泛化和优化的相互作用。

    Feb, 2024