ICLR 2024 GNN
时间: 2025-01-20 17:55:42 浏览: 72
### ICLR 2024中的图神经网络(GNN)
对于ICLR 2024会议中有关GNN的研究动态,虽然具体细节尚未公布,但从以往的趋势可以推测一些可能的方向。考虑到NeurIPS这样的顶级会议已经展示了大量关于图上的机器学习成果[^1],以及专门针对图结构数据的学习方法如超双曲图神经网络的发展[^3],预计ICLR 2024也将继续关注这一领域。
#### 预期的论文主题
鉴于先前的工作表明预训练语言模型能够显著减少特定任务所需的标注量并推动少样本和零样本学习的进步[^4],未来可能会有更多的研究探索如何将这些技术应用于GNN框架内,特别是在处理半监督或无监督场景下的节点分类、链接预测等问题时。此外,随着对复杂关系建模需求的增长,新型架构设计及其理论分析将成为热点之一。
#### 可能举办的研讨会
由于之前提到过不少NeurIPS workshop的内容会在次年的其他会议上重现,因此合理猜测,在ICLR 2024期间也有可能会举办类似的专题讨论活动来探讨最新的研究成果和技术挑战。特别是那些涉及跨学科交叉应用(比如生物信息学、社交网络分析等领域)或者是新兴方向(例如量子计算辅助下的高效算法实现等),都将是潜在的主题范围。
```python
# 示例代码展示了一个简单的GNN模型定义过程
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GCNConv
class SimpleGNN(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(SimpleGNN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
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