图神经网络GNN学习笔记
时间: 2025-04-30 09:40:10 浏览: 23
### 图神经网络 (GNN) 学习资源
对于希望深入了解图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)的学习者来说,有多种高质量的教程、论文和技术博客可以作为参考资料。
#### 论文阅读
一些重要的研究工作奠定了现代GNN的基础。例如,《DeepWalk: Online Learning of Social Representations》探讨了如何通过随机游走的方式捕捉社交网络中的节点特征[^1];《node2vec: Scalable Feature Learning for Networks》则进一步扩展了这一思路,提出了更灵活的方法来生成节点嵌入表示;而《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》引入了一种基于卷积操作处理图形数据的新框架——GCN(Graph Convolutional Network),它能够有效地利用未标记的数据进行半监督分类任务。
#### 教程视频
除了学术文章外,在线教育平台也提供了许多易于理解的教学材料。比如B站上有一个名为“GNN从入门到精通”的系列课程,该课程由浅入深地讲解了有关GNN的知识点,并配有实际案例分析和编程练习[^3]。
#### 技术文档与笔记整理
为了帮助初学者更好地掌握理论概念并应用于实践当中,“【GNN】图神经网络学习小结and笔记汇总”这份总结性的资料非常有价值。这里不仅包含了对核心算法原理详尽解释的文字描述,还有配套代码实现供读者参考学习[^2]。
```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, 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)
```
上述Python代码片段展示了如何使用PyTorch Geometric库构建简单的两层GCN模型来进行节点分类预测。
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