GNN算法
时间: 2025-04-22 18:58:46 浏览: 61
### GNN 图神经网络算法介绍
#### 定义与概述
图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)是一种专门用于处理图形结构数据的深度学习模型[^2]。这种类型的神经网络可以捕捉到节点之间的复杂关系以及整个图的整体特性。
#### 工作原理
GNN 的核心思想在于消息传递机制,即每个节点会收集其邻居的信息并更新自身的表示向量。具体来说,在每一层迭代过程中,节点将接收来自相邻节点的消息,并基于这些输入调整自己的特征值。此过程可以通过以下公式来表达:
\[ h_v^{(l+1)}=\sigma\left(\sum_{u \in N(v)} W^{(l)}h_u^{(l)} + b^{(l)}\right) \]
其中 \( h_v^{(l)} \) 表示第 l 层中节点 v 的隐藏状态;\(N(v)\) 是指与节点v相连的所有邻接点集合;而权重矩阵 \(W\) 和偏置项 \(b\) 则是用来参数化的线性变换函数。\(^{[3]}\)
为了实现更强大的表征能力,GNN还可以引入多种变体和技术改进,比如门控循环单元(GRU),注意力机制等等.
#### 主要应用领域
由于能够有效建模实体间的关系模式,GNN被广泛应用于多个场景:
- **社交网络分析**: 预测用户行为、推荐好友等.
- **生物信息学**: 蛋白质相互作用预测、药物发现等.
- **交通流量估计**: 对城市道路网中的车辆移动情况进行模拟和优化.
- **自然语言处理(NLP)**: 句子相似度计算、问答系统构建等.\(^{[1]}\)
#### Python代码实例
下面给出一段简单的PyTorch Geometric库下的GCN(Graph Convolutional Network)实现例子:
```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__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)
```
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