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gnn神經網路的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇 和李金洪的 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇都 可以從中找到所需的評價。
另外網站GNN教程：图神经网络基础知识！ - 技术圈也說明：本文为GNN教程【第一章基础：三剑客】的第一篇文章【01 基础知识】，下图展示了我们在这一系列的规划，接下来我们将会介绍图神经网络的三个基本模型， ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立高雄科技大學 資訊工程系 鐘文鈺所指導 孫維鍇的 在圖神經網路中加入負分連結後對於分群效果的影響 （2021），提出gnn神經網路關鍵因素是什麼，來自於圖神經網路、K-means、基因共表達關聯網路。
而第二篇論文國立政治大學 資訊科學系 紀明德所指導 王祥宇的 以圖神經網路將二維樂高建構映射至平鋪問題之方法 （2021），提出因為有 樂高、圖神經網路、平鋪的重點而找出了 gnn神經網路的解答。
最後網站从代码的角度深入浅出图神经网络（GNN）第一期則補充：
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決gnn神經網路 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
在圖神經網路中加入負分連結後對於分群效果的影響
為了解決gnn神經網路 的問題，作者孫維鍇 這樣論述：
圖神經網路是近期在深度學習領域中一個熱門的方向。我們希望能夠運用此架構來分析生物的共表達基因關聯網路，以瞭解基因的功能、作用與變化。目前文獻所提出的方法裡，輸入資料為圖形中點和點的連接關係(0 or 1)或是權重(weight >= 0);但是生物網路有複雜的相互關聯性，只有0,1或weight可能無法完整描述。因此我們在此篇論文中加入負分關聯值，以代表抑制作用的關聯性，希望能夠改進共表達基因關聯網路中點分群的精準度。本文提出SignGraphSAGE方法來取代GraphSAGE中建議的Aggregation function，共有SubAGG、Sign及SignSubAGG 三項公式，其中
SubAGG只考慮正相關，Sign及SignSubAGG有加入負相關做計算。本文所使用的資料集包括人造資料集Karate club(大學空手道俱樂部的社交網絡)、PyTorch Geometric資料集中選出的Cora、Amazon資料集；以及鰻魚的嗅覺與視覺基因表達值。資料的處理上，先計算任意兩個節點特徵之間的相關係數，以閾值來決定連接關係。將連接關係所形成的網路圖帶入SubAGG、Sign及SignSubAGG進行特徵更新，最後將更新好的特徵以K-means分群。本文希望藉由考量了負相關的資訊能夠幫助圖神經網路來做分群，以了解資料間的相似度。
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決gnn神經網路 的問題，作者李金洪 這樣論述：
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。 圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖
型和文字等領域。 〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！ 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/
L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 本書特色 ～GNN 最強入門參考書～ ● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 ● 知識系統，逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合，化繁為簡 ● 在基礎原理之上，注重通用規律
以圖神經網路將二維樂高建構映射至平鋪問題之方法
為了解決gnn神經網路 的問題，作者王祥宇 這樣論述：
樂高積木因積木種類的多樣性而被人們喜愛，且常被創作者們用在模型的設計上。近年來，出現許多樂高研究去探討如何以電腦計算建構出二維或三維的樂高模型，然而這些研究主要以長方體狀的基本磚來建構模型，使得外觀上雖然相似，但仍保有基本磚的稜角。此外，隨著用於建構的樂高磚種類和所要建構的模型大小增加，其搜索空間及運算時間也會大幅增加。為了克服以上問題，本研究首先嘗試將GNN與二維樂高建構做結合。以樂高磚中的基本磚和斜磚作為輸入，並透過給定樂高損失函數，將現有的圖神經網路研究，從平鋪問題擴展至樂高組合問題。同時，我們也針對輸入圖形進行變形和使用分治法，來提升組裝結果的覆蓋率和相似度。綜上所述，我們提出一套系
統流程，在使用者給定輸入圖形後，訓練完成的GNN模型便能輸出符合樂高建構的平鋪結果，再經過量化分析、合併和顏色抓取等操作，便能產生所要的樂高組裝結果。