近年来，人们对深度学习方法在图上的扩展越来越感兴趣。图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）就是一种借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，用于处理图数据的神经网络结构。目前这个领域的主要挑战是找到一种方法来表示或者编码图的结构，以便机器学习模型能够轻松利用它们，这就是图表示学习。而图表示学习依然存在部分缺陷，《SFFAI67期-图表示学习专题》我们邀请到了来自信工所的朱时超同学，为我们分享她在解决这些缺陷时提出的新框架——图平滑样条神经网络。