什么是图神经网络(GNN) 图神经网络工作原理 图神经网络有哪些用途

图卷积层：图卷积层是图神经网络的核心组件，它负责对图中的节点特征进行更新。具体来说，图卷积层首先将邻居节点的特征聚合到中心节点，然后通过一个线性变换和一个非线性激活函数来更新中心节点的特征。这种操作可以看作是一种局部的信息传递机制，使得每个节点都能够感知到其邻居节点的信息。

消息传递机制：在图神经网络中，消息传递机制是一个关键的概念。在每一层中，节点都会向其邻居发送消息，这些消息包含了节点自身的特征信息。当所有消息都到达目标节点后，目标节点会将这些消息聚合起来，并使用聚合后的消息来更新自身的特征。这种机制使得图神经网络能够在全局范围内捕获到图形的结构信息

多层感知机（MLP）：为了增加模型的表达能力，图神经网络通常会包含多个图卷积层和一个或多个全连接层（即多层感知机）。全连接层用于对节点特征进行进一步的处理和变换，从而提高模型的性能。

节点分类：节点分类任务的目标是预测图中每个节点的类别标签。例如，在社交网络中，我们可能希望根据用户的行为和属性来预测他们的兴趣或偏好。通过使用图神经网络，我们可以捕捉到用户之间的复杂关系，从而实现更准确的预测。

链接预测：链接预测任务的目标是预测图中两个节点之间是否存在边。这对于许多实际应用非常重要，例如在社交网络中预测用户之间的关系，或者在生物信息学中预测蛋白质之间的相互作用。通过使用图神经网络，我们可以有效地利用节点的属性和网络结构信息来进行链接预测

图分类：图分类任务的目标是根据整个图的结构特征来预测图的类别标签。这在许多领域都有广泛的应用，例如在化学中预测分子的性质，或者在社交网络中分析社区的结构。通过使用图神经网络，我们可以自动地提取出图形中的有用特征，从而实现高效的图分类。