Nov, 2023

基于数据管理的 GNN 训练系统的综合评估

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TL;DR该论文从数据管理的角度对图神经网络 (GNN) 训练进行了回顾，并提供了代表性方法的全面分析和评估，通过在各种基准数据集上进行广泛实验展示了许多有趣且有价值的结果，同时提供了一些从实验中学到的实用技巧，有助于未来设计 GNN 训练系统。
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发现论文，激发创造
  • 分布式图神经网络训练：综述

    这篇综述论文分析了分布式图神经网络训练的三个挑战以及通过四类优化技术解决这些挑战的方法：GNN 数据分区、GNN 批量生成、GNN 执行模式和 GNN 通信协议。最后，本文总结了现有的多 GPU、GPU 集群和 CPU 集群的分布式 GNN 系统，并就可伸缩 GNNs 的未来方向进行了讨论。

    Nov, 2022

  • 分布式图神经网络训练的分区策略实验比较

    本文研究了图分区对分布式图神经网络训练的有效性，发现图分区是一个关键的预处理步骤，能够大大减少训练时间和内存占用，同时也证明了分区所需的时间可以通过减少图神经网络训练时间加以弥补。

    Aug, 2023

  • 图神经网络分布式系统的演化及其在图处理和深度学习中的起源：一项调查

    本文总结和分类大规模图神经网络解决方案的重要方法和技术，并建立了图神经网络系统、图处理系统和深度学习系统之间的联系。

    May, 2023

  • 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

  • 大规模图训练的全面研究：基准测试和重新思考

    本文通过提供大规模图训练不同的架构和贴切的评估方法，在分析它们的优点和缺点后，介绍了一个名为 EnGCN 的新的集成训练方式。

    Oct, 2022

  • 图神经网络训练系统：全图与小批量的性能比较

    通过对全图训练和小批量训练系统的综合实证比较，我们发现小批量训练系统在多个数据集、GNN 模型和系统配置下都比全图训练系统更快地收敛，速度提升在 2.4 倍至 15.2 倍之间。我们还发现两种训练技术在准确度上趋于相似，因此从时间达到准确度的角度比较两种类别的系统是合理的。

    Jun, 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

  • 值得信赖的图神经网络：方面、方法和趋势

    本文提出了一个全面的路线图，从各种涉及的计算技术的角度建立可信任的图神经网络；介绍了可信任的图神经网络的六个方面的基本概念和全面总结了现有的研究，包括鲁棒性、可解释性、隐私、公平性、问责性和环境福祉，并强调了这些方面之间错综复杂的关系；最后，我们对促进可信赖的图神经网络的研究和产业化的趋势进行了全面的概述。

    May, 2022

  • 图神经网络综述

    该论文综述了图神经网络在数据挖掘和机器学习领域的广泛应用，提出了四种图神经网络的分类，并讨论了在各个领域中的应用以及图神经网络的开放源代码、基准数据集和模型评估，并提出了该领域的潜在研究方向。

    Jan, 2019

  • 动态图神经网络调查

    图神经网络已成为从图结构数据中有效挖掘和学习的强大工具，但大多数研究侧重于静态图，忽视了真实世界网络的动态特性，该论文提供了对基本概念、关键技术和最新动态图神经网络模型的全面综述。

    Apr, 2024