GNN
时间: 2025-04-25 12:24:16 浏览: 64
### 图神经网络 (GNN) 简介
图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)是一种处理结构化数据的强大工具,能够捕捉节点之间的复杂关系并应用于多种领域。这类算法通过聚合邻居信息来更新节点特征向量,在多轮迭代过程中逐步传播信息直至收敛。
#### 基本原理
在每一层中,每个节点会收集其相邻节点的状态,并基于这些状态计算自己的新状态。这一过程可以通过消息传递机制实现:
\[ h_v^{(l+1)}=\sigma\left(W_l \cdot AGG\left(\left\{h_u^{(l)}, u \in N(v)\right\}\right)+b_l\right)[^1] \]
其中 \(AGG\) 表示聚集函数;\(N(v)\) 是节点v的邻接集合;而权重矩阵 \(W_l\) 和偏置项 \(b_l\) 则用于参数调整。激活函数 σ 可以是非线性的ReLU或其他形式。
#### 应用场景
GNN广泛适用于社交网络分析、推荐系统构建以及生物化学分子建模等多个方面。特别是在涉及非欧几里得几何特性的场合下表现尤为出色,比如交通流量预测或是蛋白质相互作用网的研究等[^2]。
对于特定类型的图表征学习任务而言,采用双曲空间中的嵌入方法可能带来更优的结果。这是因为某些现实世界的数据集天然具备树状或分层特性,而在这样的环境中,相比于传统的平坦欧式度量体系,弯曲的空间往往能提供更加紧凑有效的表达方式[^3]。
```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_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Python代码展示了如何利用PyTorch Geometric库快速搭建一个简单的图卷积网络模型来进行分类任务。
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