神经网络推动人工智能的爆发，这次我们学习GNN图神经网络

图神经网络（Graph Neural Network）简称GNN，它是一种用于处理图数据的深度学习模型。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络和循环神经网络）专门针对向量数据不同，GNN专门针对图数据进行处理。通常神经网络的输入是图片、字符或声音信号。GNN输入是图，这里的图并不是指图片，而是又节点和边组成的知识图谱，图中的节点代表实体，包含了节点的属性；边则描述了实体之间的关系。我们为什么需要图神经网络？图神经网络与图片、语音、文字相比表达的内容更广泛。GNN 的计算对象可以是：社交中人与人之间的关系，

小到化学分之的结果组成。

生活中的地铁网络，

器件布线的电路图。

将重点放在节点上，我们可以预测社交网络中的用户标签；判断用户是否为恶意账户等

对边做出预测，推荐系统就能找到适合用户的商品

以图为基础加以分类、生成就能对药物分子作出分类或是预测新的有效分子组成

一些计算机视觉和自然语音处理的任务同样可以使用 GNN

NeurlPS今年收到一篇利用 GNN 拼家具的论文，三维空间中的家具部件可以表达由点组成的点云，机器人可以在 GNN 的帮助下将零件装备成可以使用的家具

文本可以表达为词之间的网络关系，人体同样是由点组成的结构，所以文本分类、动作识别自然也是可以使用 GNN 解决，同时还有预测交通拥堵，解决旅行商问题都可以用 GNN，有图的地方都可以用 GNN

GNN的工作原理是通过迭代更新节点的特征向量来进行图的分类、回归、聚类等任务。在每次迭代中，节点的特征向量会被更新为其周围节点的特征向量的加权和，其中权重是根据节点之间的关系确定的。这种方式可以使得节点的特征向量逐渐收敛到一个稳定的状态，从而为后续的任务提供更好的特征表示。GNN在许多场景下都有应用，特别是在处理图数据的任务中。例如：社交网络分析：GNN可以用于推荐好友、社区检测、影响力分析等任务。生物信息学：GNN可以用于蛋白质结构预测、化合物分子设计、药物发现等任务。推荐系统：GNN可以用于推荐商品、新闻、音乐等任务。交通网络分析：GNN可以用于交通拥堵预测、路径规划等任务。总之，GNN在各种图数据处理任务中都有着广泛的应用，它可以自动学习图数据中的特征表示，并在此基础上完成各种任务。

GNN 是一种特殊类型的神经网络，用于处理图形数据。它通过对图形中节点和边缘之间的关系进行建模来进行训练。GNN 已被证明在许多任务中都能够达到良好的效果，例如社交网络分析、推荐系统和化学计算等。GNN 的使用场景非常广泛，以下是一些例子：1.社交网络分析：社交网络是一种图形结构，GNN 可以通过对用户之间的关系进行建模来提高推荐、社区发现和谣言检测等任务的效果。2.图像分割：将图像中的每个像素作为图形中的节点，并通过 GNN 对它们之间的关系进行建模来进行图像分割。3.化学计算：GNN 可以被用来预测分子的性质和反应，以及生成新的分子设计。4.推荐系统：GNN 可以对用户、物品和交互关系进行建模，从而提高推荐系统的效果。现在，让我们来看看 GNN 都实现了哪些功能：1.节点分类：GNN 可以将每个节点分类到一组预定义的标签中，这对于社交网络分析和推荐系统等任务非常有用。2.边缘分类：GNN 可以将边缘分类到一组预定义的标签中，这对于图像分割和化学计算等任务非常有用。3.图像生成：GNN 可以被用来生成新的图像，如手写数字和自然景观。4.知识图谱补全：GNN 可以用于知识图谱补全，以从不完整的知识图谱中推断缺失的实体和关系。这些仅仅是 GNN 能够实现的一些基本功能。随着时间的推移，GNN 将变得更加强大和多样化，可以期待它将在更多领域得到广泛应用。

以下是一些学习GNN的资源，包括文本、视频、书籍和相关的资源链接：文本资源：《Graph Representation Learning》 by Jure Leskovec, William L. Hamilton, and Rex Ying. 该书介绍了图表示学习的基本概念和技术，以及在社交网络、推荐系统、化学和生物信息学等领域中的应用。《Graph Convolutional Networks: A Comprehensive Review》 by Yongfei Zhang, Peng Cui, and Wenwu Zhu. 该论文综述了图卷积网络的发展历程、基本原理和应用领域。《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》 by Zonghan Wu, Shirui Pan, Fengwen Chen, Guodong Long, Chengqi Zhang, and Philip S. Yu. 该论文详细介绍了图神经网络的发展历程、模型结构和应用领域。《Representation Learning on Graphs: Methods and Applications》 by William L. Hamilton. 该文综述了基于图的表示学习方法和应用，包括图卷积网络、GraphSAGE、GAT等。书籍：《Deep Learning on Graphs: A Comprehensive Review and New Perspectives》 by Ziwei Zhang, Peng Cui, and Wenwu Zhu. 该书深入介绍了图深度学习的理论、方法和应用。《Graph Neural Networks: Models and Applications》 by Xuelong Li, Yuanfang Guo, and Chaoqun Hong. 该书介绍了图神经网络的基本原理、模型结构和应用场景。相关资源链接：PyTorch Geometric: https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/DGL: https://www.dgl.ai/GraphSAGE: https://github.com/williamleif/GraphSAGEGAT: https://github.com/PetarV-/GAT希望这些资源能够帮助您学习GNN，祝您学习愉快！