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[[File:图网络读书会.png|400pxthumb|right|图网络读书会]]
图神经网络是深度学习领域的前沿热点议题，尤其是图网络（GraphNetworks）提出以来，深度学习有了实现因果推理的潜力。为了持续追踪相关领域的前沿进展，集智俱乐部联合北师大系统科学学院张江课题组，组织了以图网络为主题的线上读书会，研讨最新论文，孕育研究思路。下面从图网络的不同应用进行了讨论交流。
====[https://campus.swarma.org/course/1169 图网络解决优化问题]====
====[https://campus.swarma.org/course/1169 图网络解决优化问题]====
====[https://campus.swarma.org/course/1172 图网络中的对抗学习问题]====
====[https://campus.swarma.org/course/1168 GNN 算法变体]====
====[https://campus.swarma.org/course/1170 GNN算法应用]====
====[https://campus.swarma.org/course/1167 图网络算法原理探究]====
====[https://campus.swarma.org/course/1171 关系推断问题]====
===集智文章===
[[File:种群结果如何影响自然选择.jpeg|200px|thumb|right|[https://swarma.org/?p=1113 种群结构如何影响自然选择？图论对进化生物学的启发] ]]
*[https://swarma.org/ 集智俱乐部]：[https://swarma.org/?p=1113 种群结构如何影响自然选择？ | 图论对进化生物学的启发]
*[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]：[https://pattern.swarma.org/paper?id=d25fb568-16f8-11ea-91b3-0242ac1a0005 Graph theory in the information age] 信息时代的图论
*[https://pattern.swarma.org/ 集智斑图]：[https://pattern.swarma.org/paper?id=24dc7004-2808-11ea-a1e5-0242ac1a0007 Graph Theory and Metro Traffic Modelling] 图论与地铁交通模型
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