Introduction to Graph Neural Network（图神经网络概论）：目录总览

前言：近期对图神经网络相关领域产生了浓厚兴趣，偶然间注意到清华大学刘知远教授于今年三月发布的一部著作：Introduction to Graph Neural Network，因此对该书内容进行了翻译，并记录下阅读过程中的个人体会。若在翻译过程中存在偏差或错误之处，敬请指出。

原文内容中不可避免地包含大量人名及专业术语，在本次翻译过程中予以保留，以便于今后阅读相关文献时能够更加顺畅地理解其内容。

翻译进度：

• 第一章：绪论
• 第二章：数学基础与图论概述
• 第三章：神经网络基础
• 第四章：常规图神经网络
• 第五章：图卷积网络
• 第六章：图循环网络
• 第七章：图注意力网络
• 第八章：图残差网络
• 第九章：针对不同类型图的变体方法
• 第十章：面向高级训练方法的变体方案
• 第十一章：通用框架体系
• 第十二章：应用场景 – 结构化情境
• 第十三章：应用场景 – 非结构化情境
• 第十四章：应用场景 – 其他情境
• 第十五章：开放资源介绍
• 第十六章：总结与展望

文章目录

• Introduction to Graph Neural Network
  • • Preface
    • Chapter1：Introduction