الشبكات العصبية للرسم البياني
مراجع

↑  معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (PDF) (بالعربية والإنجليزية)، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، 2022، ص. 73، QID:Q111421033
1 2 3  Scarselli، Franco؛ Gori، Marco؛ Tsoi، Ah Chung؛ Hagenbuchner، Markus؛ Monfardini، Gabriele (2009-01). "The Graph Neural Network Model". IEEE Transactions on Neural Networks. ج. 20 ع. 1: 61–80. DOI:10.1109/TNN.2008.2005605. ISSN:1941-0093. مؤرشف من الأصل في 5 نوفمبر 2022. {{استشهاد بدورية محكمة}}: تحقق من التاريخ في: |تاريخ= (مساعدة)
↑  Sanchez-Lengeling، Benjamin؛ Reif، Emily؛ Pearce، Adam؛ Wiltschko، Alex (17 أغسطس 2021). "A Gentle Introduction to Graph Neural Networks". Distill. ج. 6 ع. 8: 10.23915/distill.00033. DOI:10.23915/distill.00033. ISSN:2476-0757. مؤرشف من الأصل في 2022-11-12.
↑  Daigavane، Ameya؛ Ravindran، Balaraman؛ Aggarwal، Gaurav (17 أغسطس 2021). "Understanding Convolutions on Graphs". Distill. ج. 6 ع. 8: 10.23915/distill.00032. DOI:10.23915/distill.00032. ISSN:2476-0757. مؤرشف من الأصل في 2022-10-20.
1 2 3 4 5 6 7  Bronstein، Michael M.؛ Bruna، Joan؛ Cohen، Taco؛ Veličković، Petar (2 مايو 2021). "Geometric Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges". arXiv:2104.13478 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-11-19.
1 2 3 4  Kipf، Thomas N.؛ Welling، Max (22 فبراير 2017). "Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks". arXiv:1609.02907 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-11-19.
1 2 3 4 5 6  Veličković، Petar؛ Cucurull، Guillem؛ Casanova، Arantxa؛ Romero، Adriana؛ Liò، Pietro؛ Bengio، Yoshua (4 فبراير 2018). "Graph Attention Networks". arXiv:1710.10903 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-11-19.
1 2 3  Veličković، Petar (22 فبراير 2022). "Message passing all the way up". arXiv:2202.11097 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-11-13.
1 2  Ying, Rex; He, Ruining; Chen, Kaifeng; Eksombatchai, Pong; Hamilton, William L.; Leskovec, Jure (19 Jul 2018). "Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems". Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining (بالإنجليزية). London United Kingdom: ACM: 974–983. DOI:10.1145/3219819.3219890. ISBN:978-1-4503-5552-0. Archived from the original on 2022-11-12.
↑  "Stanford Large Network Dataset Collection". snap.stanford.edu. مؤرشف من الأصل في 2022-10-31. اطلع عليه بتاريخ 2022-11-12.
↑  Gilmer، Justin؛ Schoenholz، Samuel S.؛ Riley، Patrick F.؛ Vinyals، Oriol؛ Dahl، George E. (12 يونيو 2017). "Neural Message Passing for Quantum Chemistry". arXiv:1704.01212 [cs]. مؤرشف من الأصل في 2022-11-21.
↑  Coley, Connor W.; Jin, Wengong; Rogers, Luke; Jamison, Timothy F.; Jaakkola, Tommi S.; Green, William H.; Barzilay, Regina; Jensen, Klavs F. (2019). "A graph-convolutional neural network model for the prediction of chemical reactivity". Chemical Science (بالإنجليزية). 10 (2): 370–377. DOI:10.1039/C8SC04228D. ISSN:2041-6520. PMC:6335848. PMID:30746086. Archived from the original on 2022-10-31.{{استشهاد بدورية محكمة}}:  صيانة الاستشهاد: تنسيق PMC (link)
↑  Qasim, Shah Rukh; Kieseler, Jan; Iiyama, Yutaro; Pierini, Maurizio (2019-07). "Learning representations of irregular particle-detector geometry with distance-weighted graph networks". The European Physical Journal C (بالإنجليزية). 79 (7): 608. DOI:10.1140/epjc/s10052-019-7113-9. ISSN:1434-6044. Archived from the original on 2022-11-24. {{استشهاد بدورية محكمة}}: تحقق من التاريخ في: |تاريخ= (help)
↑  Li، Zhuwen؛ Chen، Qifeng؛ Koltun، Vladlen (24 أكتوبر 2018). "Combinatorial Optimization with Graph Convolutional Networks and Guided Tree Search". arXiv:1810.10659 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-10-20.
↑  Fey، Matthias؛ Lenssen، Jan Eric (25 أبريل 2019). "Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric". arXiv:1903.02428 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-10-22.
↑  TensorFlow GNN، 9 نوفمبر 2022، مؤرشف من الأصل في 2022-10-20، اطلع عليه بتاريخ 2022-11-12
↑  Jraph - A library for graph neural networks in jax.، 9 نوفمبر 2022، مؤرشف من الأصل في 2022-11-23، اطلع عليه بتاريخ 2022-11-12
1 2 3  Gao، Hongyang؛ Ji، Shuiwang (11 مايو 2019). "Graph U-Nets". arXiv:1905.05178 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-10-22.
1 2  Lee، Junhyun؛ Lee، Inyeop؛ Kang، Jaewoo (13 يونيو 2019). "Self-Attention Graph Pooling". arXiv:1904.08082 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-11-24.
1 2  Liu، Chuang؛ Zhan، Yibing؛ Li، Chang؛ Du، Bo؛ Wu، Jia؛ Hu، Wenbin؛ Liu، Tongliang؛ Tao، Dacheng (15 أبريل 2022). "Graph Pooling for Graph Neural Networks: Progress, Challenges, and Opportunities". arXiv:2204.07321 [cs]. مؤرشف من الأصل في 2022-10-20.
↑  Douglas، B. L. (27 يناير 2011). "The Weisfeiler-Lehman Method and Graph Isomorphism Testing". arXiv:1101.5211 [math]. مؤرشف من الأصل في 2022-10-18.
↑  Xu، Keyulu؛ Hu، Weihua؛ Leskovec، Jure؛ Jegelka، Stefanie (22 فبراير 2019). "How Powerful are Graph Neural Networks?". arXiv:1810.00826 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-11-19.
↑  Bodnar، Cristian؛ Frasca، Fabrizio؛ Wang، Yu Guang؛ Otter، Nina؛ Montúfar، Guido؛ Liò، Pietro؛ Bronstein، Michael (14 يونيو 2021). "Weisfeiler and Lehman Go Topological: Message Passing Simplicial Networks". arXiv:2103.03212 [cs]. مؤرشف من الأصل في 2022-11-12.
↑  Chen، Deli؛ Lin، Yankai؛ Li، Wei؛ Li، Peng؛ Zhou، Jie؛ Sun، Xu (3 أبريل 2020). "Measuring and Relieving the Over-Smoothing Problem for Graph Neural Networks from the Topological View". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. ج. 34 ع. 04: 3438–3445. DOI:10.1609/aaai.v34i04.5747. ISSN:2374-3468. مؤرشف من الأصل في 2022-11-12.
1 2  Alon، Uri؛ Yahav، Eran (9 مارس 2021). "On the Bottleneck of Graph Neural Networks and its Practical Implications". arXiv:2006.05205 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-10-20.
↑  Xu، Keyulu؛ Zhang، Mozhi؛ Jegelka، Stefanie؛ Kawaguchi، Kenji (26 مايو 2021). "Optimization of Graph Neural Networks: Implicit Acceleration by Skip Connections and More Depth". arXiv:2105.04550 [cs, math, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-10-22.
1 2 3  Li، Yujia؛ Tarlow، Daniel؛ Brockschmidt، Marc؛ Zemel، Richard (22 سبتمبر 2017). "Gated Graph Sequence Neural Networks". arXiv:1511.05493 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-10-31.
1 2  Xu، Keyulu؛ Li، Chengtao؛ Tian، Yonglong؛ Sonobe، Tomohiro؛ Kawarabayashi، Ken-ichi؛ Jegelka، Stefanie (25 يونيو 2018). "Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks". arXiv:1806.03536 [cs, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-11-18.
↑  "Google's DeepMind predicts 3D shapes of proteins". the Guardian (بالإنجليزية). 2 Dec 2018. Archived from the original on 2022-11-10. Retrieved 2022-11-12.
↑  "DeepMind's protein-folding AI has solved a 50-year-old grand challenge of biology". MIT Technology Review (بالإنجليزية). Archived from the original on 2022-11-15. Retrieved 2022-11-12.
↑  Fan, Wenqi; Ma, Yao; Li, Qing; He, Yuan; Zhao, Eric; Tang, Jiliang; Yin, Dawei (2019). "Graph Neural Networks for Social Recommendation". The World Wide Web Conference on - WWW '19 (بالإنجليزية). San Francisco, CA, USA: ACM Press: 417–426. DOI:10.1145/3308558.3313488. ISBN:978-1-4503-6674-8. Archived from the original on 2022-12-19.
↑  Cappart، Quentin؛ Chételat، Didier؛ Khalil، Elias؛ Lodi، Andrea؛ Morris، Christopher؛ Veličković، Petar (23 سبتمبر 2022). "Combinatorial optimization and reasoning with graph neural networks". arXiv:2102.09544 [cs, math, stat]. مؤرشف من الأصل في 2022-10-20.
↑  Mirhoseini, Azalia; Goldie, Anna; Yazgan, Mustafa; Jiang, Joe Wenjie; Songhori, Ebrahim; Wang, Shen; Lee, Young-Joon; Johnson, Eric; Pathak, Omkar (10 Jun 2021). "A graph placement methodology for fast chip design". Nature (بالإنجليزية). 594 (7862): 207–212. DOI:10.1038/s41586-021-03544-w. ISSN:0028-0836. Archived from the original on 2022-10-20.