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图神经网络架构搜索技术研究的任务书
一、选题背景
近年来，深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了令人瞩目的成功。图神经网络（GraphNeuralNetwork，GNN）是一种能够处理复杂非欧几里德数据（如图形、网络、社交网络）的深度学习模型，在社交网络挖掘、蛋白质结构预测、推荐系统等领域中具有广泛应用价值。随着大规模图数据的快速增长，如何设计一个高效、准确、可扩展的GNN模型成为了一个热门的研究方向。
然而，设计一个好的GNN网络结构往往需要大量的经验和专业知识，并且需要大量的时间和计算资源。这个过程通常是通过人工试错的方法来完成，即不断调整网络结构、超参数和训练策略，来寻找最佳的模型。这种方式不仅效率低下、耗费人力物力，而且存在一定的盲目性与主观性。
因此，图神经网络架构搜索技术研究是一个富有挑战性的问题，其目标是在保持模型性能的同时，自动化地发现最优图神经网络架构，为实现图神经网络的快速开发和应用提供技术支持。
二、研究内容
本次研究将围绕图神经网络架构搜索技术展开，重点包括以下几个方面：
1.深入探究当前图神经网络的主要结构形式和算法，并梳理其瓶颈与挑战；
2.调研基于进化算法、强化学习、梯度下降等方法的图神经网络架构搜索算法，并深入分析不同算法的优缺点；
3.探讨如何在搜索图神经网络架构时做好结构搜索空间设计、样本集设计、效果评估等关键性步骤，并提出相应的方案和算法；
4.实现图神经网络架构搜索算法，并在多种社交网络、蛋白质结构预测、推荐系统等任务中进行验证和性能评估。
三、研究意义
图神经网络架构搜索技术的研究将对以下领域带来深远的影响：
1.图神经网络模型自动化设计。当前的GNN模型设计往往需要人工调整和优化，自动化设计可以显著减少设计时间和人力成本，并快速为不同任务提供定制化的GNN模型；
2.组合优化算法的拓展和优化。基于进化算法、强化学习等算法的图神经网络架构搜索方法可以拓展到其他组合优化问题中，并能为寻找近似最优解的优化问题提供借鉴；
3.深度学习理论的演进和升级。关于深度神经网络的理论和研究已经取得了一定的进展，但对于图神经网络来说仍有很多待解决的问题。图神经网络架构搜索技术的研究可以推动深度学习理论的演进和升级。
四、研究计划
1.第一阶段：问题分析及调研（两周）
主要任务：调研当前图神经网络研究的主要机构、算法和应用，分析图神经网络架构搜索技术研究的应用背景、发展现状和瓶颈问题。
2.第二阶段：算法设计及实现（六周）
主要任务：根据前期调研结果，设计基于进化算法或强化学习等方式的图神经网络架构搜索算法，并在开源深度学习框架PyTorch中实现相关算法，并进行调试和优化。
3.第三阶段：算法测试及性能评估（三周）
主要任务：选取多个不同领域的实际数据集进行测试，评估算法在图神经网络模型搜索效果和效率上的性能表现，调整算法参数和结构。
4.第四阶段：论文写作及撰写（三周）
主要任务：撰写相关的论文，并对整个研究过程进行总结和归纳，最后撰写研究报告或论文并进行交流与分享。
五、预计成果
1.提出一种基于进化算法或强化学习的图神经网络架构搜索算法，能够自动化地发现最优的图神经网络结构，提高图神经网络模型的表现和效率；
2.实现设计好的算法并在多个不同领域的数据集上进行测试和验证，评估算法的性能和稳定性，并与现有方法进行比较；
3.通过写作论文、撰写报告等多种方式将研究成果分享给同行学者，并期待对学术界和工业界产生一定的推广和应用价值。