1樓：
可以參考一下之前的回答https://www.
2樓：
不負責任的吐槽一下:所有以前Graph Kernel, Graph Embedding, Graph Matching, Graph Cut等研究能夠解決的應用問題，都可以嘗試用GNN解決。
其實就是DL領域的坑挖得差不多了，現在大家開始把以前Graph傳統方法解決的應用往DL方向包裝。比如17年CV類的頂會出現了一些使用GNN解決3D視覺問題的工作，看起來很新，其實Graph在十幾年前就被用來處理3D資料了，只不過這幾年用傳統方法解決的工作越來越難投頂會了(忘了是哪位老師吐槽的，現在不帶上deep的字眼都不好意思投頂會)不是很了解3D視覺的研究，但是據說現在DL在這方面並沒有展現出完全碾壓傳統方法的優勢?(我瞎說的，說錯別噴我)
目前還有不少GNN做Graph分類的問題還在和15、16年的Graph Kernel對比，往往達到的精度也是稍稍高於Kernel或者持平，並沒有出現像影象識別問題被CNN統治那樣的情況。其他領域不了解，但就我平時做Graph分類實驗來說我覺得Graph Kernel速度更快，精度也還能接受。
所以，你問我要不要搞GNN?必須搞啊！大佬才有資本指點江山，我這樣的小屁民只能跟風走。。。
3樓：
image captioning， vqa，matrix compeletion，any thing with latent variables to represent partial information of a task.
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