联邦学习和gnn都是当前ai领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。

仔细观察上面这个公式，除了gru式的设计外，ggnn还针对不同类型的边引入了可学习的参数 。每一种 对应一个 ，这样它就可以处理异构图。 但是，仔细对比gnn的ggnn的状态更新公式，细心的读者可能会发现：在gnn里需要作为输入的结点特征 没有出现在ggnn的公式 ...

2024年12月3日 · 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...

第二名：GGnn引擎. 时隔5年，2022年8月，当年的佳佳引擎作者李国来，再次开始了象棋公益事业，他在自己的象棋群，组织象棋爱好者，共同训练GGnn引擎权重文件。 经过3个多月的训练，GGnn更新了十几个版本，棋力不断得到提升。

gan是生成对抗网络，一般由生成器和判别器组成，其采用对抗训练的方法以获取更好的生成器和判别器。

GGNN参考了GRU的门控设计，但与GRU的目的不同(为了适当地传递信息)，GGNN传递模型(Propagation Model)在邻接矩阵(Adjacency Matrix)A的作用下学习到图中节点的表示(状态) h_T ，输出模型模型再将节点状态 h_T 映射到目标(Target)的空间。 2.2 传递模型

前言. gat 的思想是把，注意力机制引入到图上。用一句话概括：在更新节点a的特征向量时，先计算出所有邻居的注意力分数，再用这个注意力分数乘以对应邻居的特征，加在一起，就是节点a更新后的特征。

近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。

有关\bGGNN的使用

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