gnn图神经网络
时间: 2025-04-28 11:26:35 浏览: 29
### 图神经网络 (GNN) 的原理
图神经网络（GNN）作为一种深度学习方法，专门用于处理具有复杂关系结构的数据集。这种技术能够捕捉实体之间的依赖性和交互模式，在节点分类、边信息传播和图聚类等任务上表现出色[^2]。
#### 节点表示学习
在传统神经网络中，输入通常是固定长度的向量或者时间序列；而在GNN里，则是以图为单位进行计算。对于每一个节点而言，其特征不仅取决于自身的属性，还受到相邻节点的影响。因此，GNN采用了一种称为消息传递机制的过程来更新节点的状态：
1. **聚合邻居状态**：收集来自邻近节点的信息；
2. **转换并组合当前与新获得的消息**：利用非线性变换函数融合上述两部分数据；
3. **迭代优化直至收敛**：重复执行前两个步骤直到达到稳定状态或满足特定条件为止。
此过程使得每个节点最终可以获得整个子网乃至全图范围内其他成员对其产生的影响，从而实现更深层次的理解和表征能力。
```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv, global_mean_pool
class SimpleGCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(SimpleGCN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
# First message passing layer with ReLU activation function.
h = self.conv1(x, edge_index).relu()
# Second message passing layer without any non-linearity applied afterwards.
z = self.conv2(h, edge_index)
return z
```
这段代码展示了如何构建一个简单的基于PyTorch Geometric库的图卷积网络(GCN)，它实现了两次消息传递操作，并使用ReLU作为激活函数引入非线性特性。
### 应用领域
由于GNN具备强大的表达能力和灵活性，已被广泛应用于多个实际场景之中：
- 社交媒体分析：预测用户行为趋势、推荐好友列表等；
- 生物医学研究：药物发现过程中分子间相互作用模拟、蛋白质功能预测等；
- 推荐系统改进：提高个性化商品和服务建议的质量；
- 物流配送路径规划：寻找最优运输路线以降低成本并提升效率。
通过以上介绍可以看出，GNN已经成为解决涉及图形化数据问题不可或缺的重要工具之一。
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4. Brush类：提供了用于填充图形对象的颜色或图案的对象，包括SolidBrush（实心画刷）、HatchBrush（图案画刷）、TextureBrush（纹理画刷）等。程序员可以通过这些画刷在图形对象内部或边缘上进行填充。
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**标题**：Applied Cryptography PART1
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**标签**：Applied Cryptography 密码 应用
**压缩包子文件列表**：APPLYC12.pdf、APPLYC11.pdf、APPLYC3.pdf、APPLYC4.pdf、APPLYC2.pdf、APPLYC5.pdf、APPLYC13.pdf、APPLYC6.pdf、APPLYC14.pdf、APPLYC9.pdf
### 知识点详细说明
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全面掌握西门子PLC技术的中文培训资料
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1. 西门子PLC技术介绍
- 西门子PLC是指西门子生产的一系列可编程逻辑控制器，包括S7-1200、S7-1500等型号，广泛应用于各种自动化生产、加工和监测系统。
- PLC技术是工业自动化领域的核心技术之一，用于替代传统的继电器逻辑控制，通过软件编程实现对工业过程的控制。
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2. 西门子PLC编程基础
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- 用户需要掌握基本的PLC硬件知识，例如CPU、数字/模拟输入输出模块、通讯模块等的配置和使用方法。
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3. 西门子PLC的网络通讯
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- 学习如何配置网络参数、故障诊断和维护通讯系统。
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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