Graphs Unveiled: Graph Neural Networks and Graph Generation

机器学习中的一个热门话题是GNN领域。图数据的复杂性对现有的机器学习算法提出了重大挑战。最近，许多关于扩展深度学习方法用于图数据的研究已经出现。本文是一篇综述，提供了图神经网络（GNN）的全面概述。我们讨论了图神经网络在各个领域的应用。最后，我们介绍了GNN中的一个高级领域：图生成。

这篇论文旨在介绍图神经网络（GNNs）的应用和发展，并探讨GNNs在图生成领域的新进展。

论文提出了一种基于GNNs的图生成模型，并介绍了GNNs在节点分类、链接预测和图分类等领域的应用。

论文提供了一个全面的GNNs综述，介绍了GNNs在不同领域的应用，包括节点分类、链接预测和图分类等。论文还提出了一个基于GNNs的图生成模型，并在多个数据集上进行了实验。此外，论文还介绍了一些未来可能的研究方向，如如何在大规模图上使用GNNs等。

在GNNs领域，最近的一些研究包括：《Simplifying Graph Convolutional Networks》、《Graph Attention Networks》、《Gated Graph Sequence Neural Networks》等。