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图(graph)是一个非常常用的数据结构，现实世界中很多很多任务可以描述为图问题，比如社交网络，蛋白体结构，交通路网数据，以及很火的知识图谱等，甚至规则网格结构数据(如图像，视频等)也是图数据的一种特
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循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是
NeuralNetworks神经网络第二章NeuralNetworks:ASystematicIntroductionfrom:Springerchapter1:ThresholdLogic
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说说这书的感觉： 1、比起第一次接触神经网络时感觉这本书简单多了，读第二遍速度要快得多，并且也更理解一些原理上的东西。 2、不神秘了。第一次读的时候感觉神经网络很强大，可以设计出许多很厉害的东西来，现
邱老师的资料，针对循环神经网络进行了详细的讲解，相当棒！
图神经网络（GNN）是当下风头无两的热门研究话题。然而，正如计算机视觉的崛起有赖于ImageNet的诞生，图神经网络也急需一个全球学者公认的统一对比基准。近日，Bengio大神带领其团队发布了新的图神
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