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整理：深话AI

图神经网络(GNNs)是针对图信号的信息处理体系结构。它们已经被开发出来，并在本课程中作为卷积神经网络(CNNs)的推广来介绍，它被用来在时间和空间上处理信号。这句话听起来可能有些奇怪，这取决于你对神经网络(NNs)和深度学习的了解程度。CNN不就是NN的特例吗?GNN不也是这样吗?从严格意义上说，它们是存在的，但我们这门课的重点是涉及高维信号的大规模问题。在这些设置中，神经网络无法伸缩。CNN为信号在时间和空间上提供可扩展的学习。GNNS支持图信号的可扩展学习。

在本课程中，我们将在学习单特征和多特征GNN之前，介绍图卷积滤波器和图滤波器组。我们还将介绍相关的架构，如经常性的GNN。特别的重点将放在研究GNN的排列的等方差和图变形的稳定性。这些特性提供了一个解释的措施，可以观察到的良好性能的GNNs经验。我们还将在大量节点的极限范围内研究GNN，以解释不同节点数量的网络间GNN的可迁移性。

https://gnn.seas.upenn.edu/

Lecture 1: Machine Learning on Graphs 图机器学习

图神经网络(GNNs)是一种具有广泛适用性和非常有趣的特性的工具。可以用它们做很多事情，也有很多东西需要学习。在第一节课中，我们将回顾本课程的目标并解释为什么我们应该关注GNN。我们还提供了未来的预览。我们讨论了在可扩展学习中利用结构的重要性，以及卷积是如何在欧几里得空间中实现这一点的。我们进一步解释如何将卷积推广到图，以及随后将卷积神经网络推广到图(卷积)神经网络。

1.1 – Graph Neural Networks 图神经网络

在这门课程中，我希望我们能够共同完成两个目标。您将学习如何在实际应用程序中使用GNNs。也就是说，您将开发使用图神经网络在图上表述机器学习问题的能力。你将学会训练他们。你将学会评估它们。但你也会学到，你不能盲目地使用它们。你将学习到解释他们良好的实证表现的基本原理。这些知识将允许您确定GNN适用或不适用的情况。

1.2 Machine Learning on Graphs: The Why 图机器学习

我们关心GNN是因为它们使机器能够在图上学习。但我们为什么要关注图机器学习呢?我们在这里详述图机器学习的原因。它为什么有趣?我们为什么要关心这个?我们关心的原因很简单:因为图表在信息处理中无处不在。

1.3 – Machine Learning on Graphs: The How 

在讨论了原因之后，我们来处理如何做。我们如何在图上进行机器学习?这个问题的答案很简单:我们应该使用神经网络。我们应该这样做，因为我们有丰富的经验和理论证据证明神经网络的价值。理解这些证据是本课程的目标之一。但在我们准备这么做之前，有一个潜在的阻碍因素:神经网络必须利用结构来实现可扩展。

附讲稿：

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