保障网络的持续、高效、安全的运行，成为网络管理者面临的巨大挑战。然而，尽管做了周密的部署，配置了严格的安全策略，尽管在网络管理上的投入越来越多，但是网络的问题还是层出不穷。《网络故障诊断图》，利用网络分析技术帮您快速查找问题根源。

在实际应用场景的配电网故障占电网总故障的80%以上，并且配电网故障的预测一直以来都是比较困难的课题.本文在国家电网提出“泛在物联”的号召下，分析了学者们在此问题上的研究成果后，结合图神经网络的思想提出了一种基于图神经网络的配电网故障预测方法.参考了现在常用的图神经网络设计框架，详细的设计了节点信息汇集函数、预测函数和损失函数，并根据算法流程测试选定了合理的深度参数.算法充分考虑了相连节点间的互相影响，使用真实的电网运行数据对在该课题上常用的其它两种算法的横向比较，实验表明算法在精确度上提高了3.0%，并具有更强的鲁棒性.

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由北京智源人工研究员、智源AI社区举办的图神经网络在线研讨会 2020。具体来说，会议报告包括：《网络表示学习》-北大宋国杰、《图卷积神经网络》-中科院计算所沈华伟、《图神经网络(GNN)及认知推理》-清华唐杰、《异质图神经网络及其在电商中的应用》-北邮石川。欢迎大家下载、学习。

以下附上一份简单《图神经网络》的教程，共计28页ppt。其主要包括图卷积网络（Graph Convolutional Networks）、图采样方法（Graph Sampling Methods）与基于PyTorch的实现与应用（Application and PyTorch Implementation）三个核心部分。欢迎感兴趣的朋友下载学习。

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门控图神经网络（GGNN）的Tensorflow实现，用于源代码分类 这是门控图神经网络（GGNN）的Tensorflow实现，如Y. Li，D.Tarlow，M.Brockschmidt和R.Zemel在论文《 ）中所述。 缩短培训时间并加快收敛速度​​的技巧： 存储桶：将具有相似大小的批处理图放在一起，而不是随机混洗和批处理。 对于小图，请使用密集图表示；对于大图，请使用稀疏图表示。 我们根据的论文的详细信息，将文件解析为图形表示形式。 有关为方法名称预测实现的版本，请参阅此存储库： : 什么是GGNN？ 解决图结构化数据和问题 门控传播模型（与GRU相同的想法），用于计算节点表示形式 展开固定步骤的重复周期，并在整个时间范围内使用反向传播 任务 代码分类 排序算法（SA数据集）：从Github收集的10个排序问题，包括：插入排序，合并排序，拓扑排序，堆排序，冒泡排序，

图神经网络 这是一个PyTorch库，用于实现图神经网络和图递归神经网络。 如有任何问题，意见或建议，请发送电子邮件至Fernando Gama（电子邮件至和/或Luana Ruiz（至 。 在可以找到有关源代码本地化示例的深入教程。 （） 每当使用此代码的任何部分时，请引用以下论文 F. Gama，AG Marques，G。Leus和A. Ribeiro，“”， IEEE Trans。 信号处理。 ，卷。 67号4，第1034-1049页，2019年2月。 我们注意到，某些特定的具有特定的论文引文，以充分认可各自的贡献者。 作者关于GNN的其他论文是 提交给IEEE Trans的E. Isufi，F。Gama和A. Ribeiro，“ EdgeNets：边变图神经网络” 。 模式分析和马赫数。 智力 F. Gama，E。Isufi，G。Leus和A. Ribeiro，“图，卷积和神经

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