2021年的第一盆冷水：有人说别太把图神经网络当回事儿

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编辑 ∑Gemini 来源：singlelunch.com 本文转自：算法与数学之美 图神经网络（GNN）是机器学习中最热门的领域之一，在过去短短数月内就有多篇优秀的综述论文。但数据科学家 Matt Ranger 对 GNN 却并不感冒。他认为这方面的研究会取得进展，但其他研究方向或许更重要。 博客链接：https://www.singlelunch.com/2020/12/28/why-im-lukewarm-on-graph-neural-networks/ 机器之心对这篇博客进行了编译整理，以下是博客内容。 模型的关键是压缩 图经常被认为是一种「非欧几里得」数据类型，但实际上并不是。正则图（regular graph）只是研究邻接矩阵的另一种方式： 如上图所示，充满实数的矩阵却被称为「非欧几里得」，这很奇怪。 其实这是出于实际原因。大多数图都相当稀疏，因此矩阵中会包含很多 ………………………………