想要学习图神经网络却找不到学习资源，快看这里( 二 ) 开始学习令人兴奋的深度学习

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这是最近GNN论文的汇编，其中包含该领域的大多数已发表论文。他们将清单细分为像我们这样的单独主题。值得一看的是，您是否在GNN的特定细分市场中寻找论文。
9.带代码的图形神经网络带代码的论文-带代码的论文：搜索图神经网络｜;q=graph+neural+networks
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Paperswithcode是一个知名的网站，它与代码共享研究论文。如果您想找到已经可以使用代码实现的GNN模型，那么这是一个好地方。
10.图神经网络综合研究图神经网络综合研究｜近年来，深度学习已彻底改变了许多机器学习任务，从图像分类到……
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本研究论文总结了GNN中的大多数重要发现，简要概述了GNN背后的历史，并讨论了不同类型的GNN架构。
关于我我是阿姆斯特丹大学的人工智能硕士研究生。在业余时间，您会发现我不喜欢数据或调试我的深度学习模型（我发誓它能工作！）。我也喜欢远足:)
(本文由闻数起舞翻译自Kacper Kubara的文章《Top 10 Learning Resources for Graph Neural Networks》，转载请注明出处，原文链接：top-10-learning-resources-for-graph-neural-networks-f24d4eb2cc2b)