gnn图神经网络

时间: 2024-04-17 20:03:21

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图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种深度学习的方法，特别擅长处理图结构的数据。通过一些特别的节点和边的策略，GNN能够把图数据变成神经网络能训练的标准格式。其优异的性能引起了学者高度的关注和深入的探索。

在图神经网络中，图中的每一个节点V被当作个体对象，而每一条边E被当作个体与个体间的某种联系，所有节点组成的关系网就是最后的图U。这里的V、E、U都可以编码成一个特征向量，因此GNN的主要工作就是提取特征。面对本身结构、彼此关系都不固定的节点特征，必须需要借助图结构来表征它们的内在联系。

GNN的原理主要包括三个步骤：聚合、更新和循环。聚合是将周边与节点Vi有关联的节点加权到Vi上，当作一次特征更新。更新则是根据聚合得到的数据，更新所有图节点的特征。而循环是指这个过程会多次进行，一般GNN只要3～5层即可，所以训练GNN对算力要求很低。

GNN在节点分类、边信息传播和图聚类等任务上取得优良的效果。相比于其他的图学习算法，GNN有着特别出色的学习能力，它擅长找到图数据中节点和边背后隐藏的深层次规律和语义特征。因此，在解决各种不同领域的问题时，GNN都可以更准确地预测，结果也更稳定。

另外，GNN也展现出了在表格数据学习领域的潜力。通过其固有的模拟表格数据不同元素之间复杂关系和交互的能力，GNN已经在各种表格数据学习（TDL）领域引起了显著的兴趣和应用。

总的来说，图神经网络是一种强大的深度学习工具，能够有效地处理和分析图结构数据，提取出有用的特征和信息，并在各种任务中取得优良的性能。随着研究的深入和应用场景的拓展，GNN有望在更多领域发挥重要作用。