文章目录
- 图神经网络（GNN）：与传统神经网络的区别与优势
- 什么是图神经网络？
- 图的基本概念
- GNN的工作原理
- GNN与传统神经网络的不同
- 1. 数据结构的不同
- 2. 信息传递方式的不同
- 3. 模型的可扩展性
- 4. 局部与全局信息的结合
- GNN的应用领域
- 总结
图神经网络（GNN）：与传统神经网络的区别与优势
在深度学习领域，神经网络已经取得了显著的成功，尤其是在处理图像、语音、文本等结构化数据方面。然而，现实世界中的许多数据并不总是能通过这些传统的神经网络模型来有效表示。例如，社交网络、知识图谱、化学分子结构等数据本质上都是图结构数据，它们具有不同于常规数据类型（如图像、文本）的连接模式。因此，为了有效地处理这些图结构数据，研究人员提出了**图神经网络（GNN）**这一新兴的深度学习模型。
什么是图神经网络？
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种专门处理图数据的神经网络结构。与传统神经网络（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）不同，GNN能够直接处理图结构数据，并利用图中节点之间的关系（即边）来进行特征学习和推理。
图的基本概念
在GNN中，数据通常表示为一个图（Graph）。图由
