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gnn图神经网络

  • 概述
    • 图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是一种专门对图结构数据的神经网络模型。
    • 它能够捕捉图中的结构信息,通过节点和边的特征进行信息传递和聚合。

  • 核心原理
    • 信息传递:GNN通过消息传递机在图中进行变换,节点会根据其邻居节点的信息来更新自己的特征。
    • 邻居聚合:节点会聚合其邻居节点的信息,以形成新的特征表示。
    • 图结构保:GNN在处理过程中保图的连接性不变。

  • 主要功能
    • 顶点分类:预测图中每个节点的类别。
    • 边预测:预测图中边的存在或边的类型。
    • 图分类:对整个图进行分类。
    • 链接预测:预测图中未出现的边。

  • 模型结构
    • 多层感知器(MLP):用于处理顶点、边和全属性。
    • 跳跃连接:在多层之间传递信息,避免信息丢失。
    • 池化作:降低特征空间的维度。

  • 挑战与限性
    • 计算复杂度:图神经网络在处理大规模图时计算复杂度较高。
    • 图结构多样性:不同类型的图可能需要不同的处理方式。
    • 特征表示:如何有效地表示节点和边的特征是一个挑战。

  • 应用域
    • 社交网络分析
    • 推荐系统
    • 知识图谱
    • 生物信息学
    • 自然语言处理