本文从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。

今天给大家介绍的是纽约大学于2021年5月26日发表在Nature Communications的一篇论文，作者引入了一个遮掩图模型（masked graph model，MGM），它通过捕获未观察到的节点（原子）和边（键）上的条件分布来学习图上的分布，通过迭代遮盖和...

近些年来，深度学习已经成为处理NLP各种任务的主要方法。由于用图（graph）来表征文本可以更好的获取文本的结构信息，且随着火热的图神经网络的兴起，各种各样的NLP问题开始用图结构的形式来表示和学习。因此，为大量的NLP任务开...

就在昨天刚结束的KDD Cup 2021 和OGB 官方联合举办的第一届图神经网络竞赛OGB Large-Scale Challenge中，来自微软亚洲研究院(MSRA)和大连理工的团队力压DeepMind、百度等队伍，夺得图预测任务赛道第一名。...

【1】 Prototypical Graph Contrastive Learning标题：原型图对比学习

【1】 Grounding Spatio-Temporal Language with Transformers标题：用Transformer将时空语言接地

【1】 Data Augmentation for Graph Convolutional Network on Semi-Supervised Classification标题：基于半监督分类的图卷积网络数据增强

【1】 Efficient Black-Box Importance Sampling for VaR and CVaR Estimation标题：VaR和CVaR估计的有效黑箱重要抽样

【1】 NetFense: Adversarial Defenses against Privacy Attacks on Neural Networks for Graph Data标题：NetFense：针对图数据的神经网络隐私攻击的对抗性防御

【1】 LV-BERT: Exploiting Layer Variety for BERT标题：LV-BERT：开发BERT的层多样性