1. 图神经网络(GNN)概述
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发布时间：2024-10-23 22:34
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时间：2024-11-22 07:58
图神经网络（GNN）是一种深度学习方法，专门设计用于处理图结构数据，如社交网络和分子结构。它通过节点之间的关系来丰富节点表示，通过图上的消息传递实现信息在图上的传递和学习。
核心功能包括节点表示（将节点映射到向量空间）、图结构表示（包含节点连接关系）、以及消息传递（节点通过邻居交互更新自身）。图由节点和边组成，节点可以代表实体，边连接关系。邻接矩阵是常见的图表示方式，但对稀疏图效率不高时，邻接表等其他结构更适用。
图表示学习在非结构化数据和关系数据处理中至关重要，如社交网络和推荐系统。常见的图学习方法有图卷积神经网络（GCN）、图注意力网络（GAT）和图自编码器。图可以分为无向、有向、带权重和异质，动态图则反映随时间变化的网络状态。
GNN应用广泛，包括节点级任务（如节点分类）、边缘级任务（如边的预测）和图层级任务（如图分类）。中心度概念衡量节点在网络中的重要性。在推荐系统中，GCNs通过捕捉用户和物品之间的结构信息，改善了传统的推荐方法。在知识图谱和蛋白质结构预测等领域，GNN也发挥着关键作用，如链接预测、功能预测和药物设计。
GNN还被用于模拟复杂物理系统，通过图网络学习粒子间的交互动态。综上，图神经网络是处理图结构数据的强大工具，其应用广泛且不断拓展。
