GNN图
时间: 2025-04-29 17:39:36 浏览: 20
### GNN 图神经网络介绍
#### 定义与特点
图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)是一类专用于处理图结构数据的深度学习模型。这类模型能够有效捕捉节点间的关系和依赖性,在多个应用领域展现出卓越性能,如社交网络分析、流行病学研究以及化学分子预测等[^1]。
#### 工作原理
GNN 的核心在于其独特的消息传递机制。具体来说,对于每一个节点 \(v\) ,它会聚合来自邻居节点的信息来更新自身的表示向量。这一过程可以通过以下公式描述:
\[ h_v^{(l+1)}=\sigma\left(W_l \cdot AGGREGATE_{u \in N(v)}\left(h_u^{(l)}, e_{uv}\right)\right) \]
其中,
- \(h_v^{(l)}\) 表示第 l 层中节点 v 的隐藏状态;
- \(W_l\) 是可训练参数矩阵;
- \(AGGREGATE(\cdot)\) 函数负责收集并汇总邻接点的消息;
- \(e_{uv}\) 则代表连接两个节点 u 和 v 边上的特征信息;最后通过激活函数 σ 得到下一层的状态[^2]。
这种迭代式的更新方式使得每一轮计算都能使节点获取更多关于周围环境的知识,从而逐步建立起对整个子图的理解能力。
#### Python 实现案例
为了更好地理解如何构建简单的 GNN 模型,这里给出一段基于 PyTorch Geometric 库编写的代码片段作为示范:
```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
class SimpleGCN(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleGCN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, 16)
self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = F.dropout(x, training=self.training)
x = self.conv2(x, edge_index)
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
此段代码定义了一个两层卷积操作构成的基础版图卷积网络 (GCN),适用于解决节点分类问题[^3]。
#### 主要应用场景
由于具备强大的表达能力和灵活性,GNN 被广泛应用于以下几个方面:
- **社交网络分析**:识别社区结构、推荐好友或商品。
- **生物医学工程**:蛋白质相互作用预测、药物发现。
- **物理仿真模拟**:建模粒子间的动态交互行为。
- **交通流量优化**:路径规划、拥堵状况评估。
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