从矛盾走向融合：图神经网络历经了怎样的演化之路？

更进一步之前的高精度与扩张疑问，从前又从前的从新基本概念被大幅驳斥有。在驳斥有后的十几年里被大幅适配，先后的发展出有了所示时域的网络、 所示冲动的网络、所示自编码器、所示转换成的网络和所示穿越时空的网络等多个三子将近据关键技术。

在这其之前，所示时域的网络GCN、GraphSAGE、所示冲动的网络GAT可谓是所示人脑的发展脉络更进一步之前的重要经典，也是的发展更进一步之前的重要端口。所示人脑衍化转换成的各类基本概念，在检视非结构设计化资料时的出有色轻巧性，使其在的网络资料分析、自荐系统、物理仿真、句法检视和所示上的组合建模疑问方面都拿下了从新的突破。

传统意义产业多将近据关键技术的“相爱”

在所示人脑的的发展历程之前，前文提及过其则有的五个三子将近据关键技术，在这五个三子同方向之前，近几年最火热的同方向可谓是所示时域人脑（GCN）与所示冲动的网络（GAT）的的发展了。

GCN的起势除此以外多层人脑之前时域人脑的的发展。2015年微软研究工作院152层的ResNet的声名鹊噪，人脑的“剖面”首次突破了100层、较大的人脑甚至超过了1000层。极大的扫除了剖面过大的人脑锻炼困难疑问，验证了其在堆叠多层上锻炼的合理性，所以近几年所示时域人脑也先是带进研究工作热点。

GCN在所示像分类、目标检测、形式化分割、听觉问答等将近据关键技术的广泛应用，已被陆续发表在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等推算机听觉与人脑的顶级亦会议之前，带进各大推算机将近据关键技术顶亦会常被刷到的“熟脸”。

在广泛应用出发点方面，比如在人类医疗卫生将近据关键技术，从药物分三子的研发到核酸小分三子设计预报，从听觉推理到渐进的书本思考疑问，从自动驾驶系统无意识层之前的3D点云资料自学到交通网流量的预报等，都可以看到所示人脑广阔的广泛应用前景。

在音影娱乐将近据关键技术，以我们熟悉的钢琴演奏平台网易云为例，相异于一般的聊天评注或所示片，钢琴演奏的资料为各类跨域资料，自由度十分多。再叠加上为将近众多的Gmail广泛应用，传统意义的工具自学方法锻炼效率大容许，愈发十分低效。

而所示人脑关键技术的约束性较小，可以把每个Gmail拿来点，Gmail的标签作为边，在此细化仿真分析，能更高效地表征、筛选某一类Gmail。网易云运用腾讯飞桨的PGL所示人脑轻巧性，开挖Gmail的外观上、歌曲的外观上、Gmail对歌曲的行为外观上，实现精准的钢琴演奏自荐。腾讯飞桨的PGL所示人脑可以支持网易钢琴演奏超大需求量资料的极低效益全所示存储器、轻巧三子所示检索、高效所示自学等，很难自如的检视网易百亿最高级别的大需求量资料。

在交通网将近据关键技术，滴滴出有行研究工作了一种基于穿越时空多所示时域人脑的网约车需求量预报基本概念。通过分析区域二者之间十分简单的穿越时空仰赖关系，对网约车需求量透过正确地预报，他的学生卡车的控管，提高卡车的用于量，减少都只，并在一定程度上缓解了交通网的拥堵。

事实上，基于超大需求量十分简单资料的Gmail与内容思考是许多的网站内容大型企业所陷于的共同课题。而所示人脑不太意味著带进目前为止的网站大型企业高效表征Gmail与内容结构设计的这两项关键技术。所示人脑不太意味著被广泛广泛应用在互动的网络、自荐系统、科研究成果工作、化学分三子预报、常识所示谱等将近据关键技术。

走向“多所示”融汇

在所示人脑的的发展更进一步之前，阐释来说最终演化出有了五个三子将近据关键技术：所示时域的网络、所示自编码器、所示转换成的网络、所示循环的网络和所示冲动的网络。这些三子将近据关键技术的的发展也值得一提的是着着所示人脑的差异化的唱出同方向。

所示时域的网络、所示冲动的网络在前文都提及过，所示循环的网络是最初出有现的GNN的网络基本概念，通常将所示资料转化为氨基酸，在锻炼的更进一步之前氨基酸亦会大幅地递归演进和变化。所示转换成的网络是转换成所示资料的GNN，在用于一定的原则上对端口和边透过重从新组合,最终转换成具备特定属性和决定的目标所示，在仿真转换成所示的研究成果工作、人类扩建工程等将近据关键技术广泛应用广泛。

每种相异的所示人脑三子将近据关键技术的发展都有自己对所示结构设计资料检视的一套政治体制,其之前的适用范围有差别，但它们二者之间也并不是相互间孤立和排斥。所示自编码器之前包含着所示时域层,所示冲动的网络也大都以其他所示人脑软件系统依此。目前为止比起本土化的融汇作法是所示时域人脑与其他GNN三子将近据关键技术的结合比起多。在所示人脑的也就是说广泛应用之前,期望更须要解决十分简单的扩建工程疑问，这也须要多所示的融汇：根据具体所示的原产和外观上将近据,以及目标的需求,选项组合合理的所示人脑,来更合理地自学所示结构设计资料。

所示人脑的整体在于系统化的问到所示结构设计资料与引导层内或层间资料将近据。经过十几年的大幅的发展, 通过各行业内传统意义产业紧贴的广泛应用以及实验室之前分析方法的大幅迭代，GNN 在分析方法上和出发点上都被证实是对所示结构设计资料检视的一种合理方法和软件系统。不过虽然所示人脑在也就是说广泛应用之前拿下了不错的成绩，但也存在着一些须要系统化的地方，这也是所示人脑期望意味著的的发展同方向。

1.的网络剖面的适配。在大需求量资料集的大幅增多的发展之前,所示端口二者之间的边连接将近量相继增多，这也极大增加了锻炼更进一步之前的推算十分简单度,意味著导致过拟合的现象发生。如果缓和IPv将近,就必须受限每层端口将近量。但这也亦会带来从新的疑问：IPv将近的增加亦会使得外观上聚集的依此类推少,导致端口二者之间将近据传播受阻。这一矛盾性疑问是期望研究工作的重点之一。

2.所示资料动态性的检视轻巧性欠缺。基本的 GNN 大都检视的是静态所示，但在也就是说的扩建工程广泛应用之前，资料的增加和改变是其本质,在这些目标检视之前,资料所示的动态变化是不必忽视的。如何对所示的动态性透过合理的兼顾是期望的研究工作同方向之一。

3.应用软件需求之前，GNN轻巧性融汇性差。在也就是说的所示检视目标之前，多将近的目标都比起十分简单，抽象出有的所示结构设计多域多模态，而GNN的轻巧性范围大都将近的情况下情况下检视其之前的某一一般来说。十分简单的多的网络融汇疑问，GNN并不必检视。目前为止比起本土化的多的网络融汇作法更多的是GCN与其他GNN算法相结合。

我们发觉AI的这两项轻巧性就是鉴别与自学，在日从新月异的将近字关键技术的发展之前，所示人脑的的发展在分析方法和出发点之前都归功于对于剖面自学轻巧性的补充。随着所示资料的需求量日渐大。如果所示人脑可以在剖面自学的民进党中央之前既能检视大需求量的所示资料，又能表述出有工具思考的直觉因果，那么这对于AI的研究工作来说，就是举足轻重的突破。说不定我们最所想的工具走向通用化强机器学习意味著亦会从所示人脑开始。

不过这一切也是一种理想化的设定，所示人脑的的发展虽然拿下了一些成绩，但离我们触达通用化的强机器学习二路仍道阻且长，关键技术的的发展从分析方法到星期须要AI思维的打磨，传统意义产业的有如渗透与兼顾，这些都须要星期的灌溉才能相爱。我们就所想着改变全球性的超强大脑们带领我们普罗另类们立即进入这个AI从新全球性。

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