【论文导读】 - A Comprehensive Survey on Trustworthy Graph NeuralNetworks（关于可信图神经网络的全面综述) [隐私保护部分]

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2022-09-28 08:29:19

【论文导读】 - A Comprehensive Survey on Trustworthy Graph NeuralNetworks（关于可信图神经网络的全面综述) [隐私保护部分]
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A Comprehensive Survey on Graph Neural Network（2019）.pdf

目录一、什么是图神经网络 二、图神经网络的种类 1、图卷积网络（Graph Convolution Networks，GCN） 2、图注意力网络（Graph Attention Networks） 3、Graph Autoencoders 4、Graph Generative Networks 5、Graph Spatial-Temporal Networks 三、图神经网络的应用一、什么是图神经网络 传统的深度学习方法被应用在提取欧氏空间数据的特征方面取得了巨大的成功...

©作者|戴恩炎，赵天翔，王苏杭单位|宾夕法尼亚州立大学对于可信图神经网络（Trustworthy Graph Neural Networks）在隐私（privacy），鲁棒性（robustness），公平（fairness）和可解释性（explainability）的研究工作，我们进行了系统的梳理和讨论。对于可信赖所要求的各个方面，我们将现有概念和方法归类并提炼...

#今日论文推荐# 可信图神经网络综述：隐私，鲁棒性，公平和可解释性对于可信图神经网络（Trustworthy Graph Neural Networks）在隐私（privacy），鲁棒性（robustness），公平（fairness）和可解释性（explainability）的研究工作，我们进行了系统的梳理和讨论。对于可信赖所要求的各个方面，我们将现有概念和方法归类并提炼出各类的通用框架。同时我们也给出了代表性工作和前沿方法的具体细节。对于未来的工作方向，我们也进行了探讨。在现实应用当中，

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