【NeurIPS'22教程】圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TensorFlow實戰(zhàn)指南

來源：專知
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本教程的實踐部分將基于TF-GNN，這是一個用于處理TensorFlow中的圖形結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的庫。

圖是通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以表示來自各種領(lǐng)域(社會、生物醫(yī)學(xué)、在線事務(wù)等)的信息。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNNs)是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中使用圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的一種令人興奮的方法，這種方法最近非常流行。然而，在大型(和復(fù)雜)數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)和運行g(shù)nn仍然給機器學(xué)習(xí)平臺帶來了許多挑戰(zhàn)。

感謝您對我們的教程感興趣!本教程的主要目標(biāo)是幫助從業(yè)者和研究人員在TensorFlow設(shè)置中實現(xiàn)GNN。具體來說，該教程將主要是實踐，并將引導(dǎo)觀眾通過在異構(gòu)圖數(shù)據(jù)上運行現(xiàn)有GNN的過程，并介紹如何實現(xiàn)新的GNN模型。本教程的實踐部分將基于TF-GNN，這是一個用于處理TensorFlow中的圖形結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的庫。

https://github.com/tensorflow/gnn/tree/main/examples/tutorials/neurips_2022