Introducing TensorFlow Graph Neural Networks
Posted by Sibon Li, Jan Pfeifer and Bryan Perozzi and Douglas Yarrington Today, we are excited to release TensorFlow Graph Neural Networks (GNNs), a library designed to make it easy to work with graph structured data using TensorFlow. We have used an earlier version of this library in production at Google in a variety of contexts (for example, spam and anomaly detection, traffic estimation, YouTub
Understanding Convolutions on Graphs
This article is one of two Distill publications about graph neural networks. Take a look at A Gentle Introduction to Graph Neural Networks for a companion view on many things graph and neural network related. Many systems and interactions - social networks, molecules, organizations, citations, physical models, transactions - can be represented quite naturally as graphs. How can we reason about and
A Gentle Introduction to Graph Neural Networks
Neural networks have been adapted to leverage the structure and properties of graphs. We explore the components needed for building a graph neural network - and motivate the design choices behind them. Hover over a node in the diagram below to see how it accumulates information from nodes around it through the layers of the network. Authors Affiliations Benjamin Sanchez-Lengeling Google Research E
GAFAも注目するグラフニューラルネットワーク(GNN)活用法｜Tack@データサイエンス
近年、Google, Apple, Facebook, Amazonなど、世界を代表する企業で研究されている分析手法があります。それがグラフニューラルネットワーク(GNN)です。GNNは現在ではビジネスで結果を出す段階にまで進化を遂げてきました。 今回はGNNとは何かから、実際にどのような結果を出しているかを紹介します。 GNNとは何かグラフニューラルネットワーク (GNN) とは、グラフ上の問題を扱うニューラルネットワークです。 グラフとは、以下のノードとエッジから成るデータ構造を示します。 ・ノード：何かの対象を表す ・エッジ：ノード同士を結び、関係性を表す このグラフの使用例として、GNNでは以下のものがあります。 ・コミュニティ：ノード→人、エッジ→友人関係 ・交通：ノード→地点、エッジ→ルート ・化合物：ノード→原子、エッジ→結合 Graph Neural Networks: M
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http://vldb.org/pvldb/vol14/p2703-xu.pdf
Graph Neural Networks in Action
Heterogeneous Graph Neural Networks for Malicious Account Detection
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems
PowerPoint Presentation
Improving Knowledge Graph Embeddings with Graph Neural Networks
