【2022-2-10】图神经网络

图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是近年来出现的一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架，其优异的性能引起了学者高度的关注和深入的探索.通过在图中的节点和 边上制定一定的策略，GNN 将图结构数据转化为规范而标准的表示，并输入到多种不同的神经网络中进行训练，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.与其他图学习算法相比较，GNN能够学习到图结构数据中的节点以及边的内在规律和更加深层次的语义特征。由于具有对图结构数据强大的非线性拟合能力,因此 在不同领域的图相关问题上，GNN 都表现出更高的准确率和更好的鲁棒性.