铜灵 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
一份图神经网络的学习资源，在推特上发出后反响强烈，超过800人为其点赞，不少网友在评论区表示感谢送出“好人卡”。
这份资源名为Literature of Deep Learning for Graphs（图深度学习文献），顾名思义里面整理了大量图深度学习论文，大多数都被顶会收录，数量有上百篇。
这些论文包含从节点表示学习到图嵌入再到图神经网络及其应用，从易到难，是一份容易上手的全方位资源。
一份暑期必备的图神经网络优质资源，走过路过不容错过了。
内容丰富
这份图神经网络文献共分为8个部分，从节点表示学习开始层层递进，一直讲到图标是学习系统和相关数据集为止。
这8个部分分别为：
- 节点表示学习
- 图嵌入知识
- 图神经网络
- 图神经网络的应用
- 图形生成
- 图形布局和高维数据可视化
- 图表示学习系统
- 数据集
如果想了解图深度学习，这8个分类可以成为指导自己进一步找资料攻克的大方向。
除了8个大方向外，部分章节又进行了细分，比如在应用章节，又分成了NLP、计算机视觉、推荐系统、链接预测、影响预测、神经架构搜索、强化学习等方向。
而这份资源的最闪亮的地方，就是将这些不同方向已经发表的论文进行了整理，分门别类得放上了论文的标题、作者、关键词和地址链接。
这些大多是已经发表在各种竞赛和顶会上的高影响力论文，画风是这样的：
这样的：
这样的：
整理数百篇土深度学习的论文还分成不同的类别，肯定下了不少工夫。
华人作者
这份资源出自华人之手，蒙特利尔高等商学院的助理教授唐建和他的学生们。
其个人网站上显示，唐建是深度学习大牛Yoshua Bengio教授领导的MILA深度学习小组的成员之一，关注深度学习、图神经网络、自然语言理解和推理、药物发现和推荐系统几个方面。
唐建在北京大学博士毕业后，奔赴密歇根大学和卡内基梅隆大学的博士后。2014年-2016年在微软亚洲院担任过副研究员。
此前，唐建的的多项研究被各大顶会收录，包括ICML 19、ICML 19、IJCAI 19、ICLR 19、AAAI 19等。
附上其个人主页地址：
https://jian-tang.com/
传送门
GitHub地址：
https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph
— 完 —
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