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2019 年，纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架 DGL (Deep Graph Library)。如今 DGL 1.0 正式颁布！

2016年，Yann LeCun 等人在 《Geometric deep learning: going beyond Euclidean data》一文中提出若干深度进修这一概念。现今若干机器进修和基于图的机器进修已经是当前最热门的研究课题之一。

微分多少和代数拓扑在主流机器进修中并不常见。在本系列文章中，作者展示了如何使用这些畛域的工具从头解释图神经网络并解决一些常见困境。