什么是图神经网络？

一、概念

        图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一类专门用于处理图结构数据的神经网络。图结构数据广泛存在于各种实际应用中，如社交网络、分子结构、知识图谱等。GNN通过在图的节点和边上进行信息传递和聚合，能够有效地捕捉图结构中的复杂关系和特征。

        GNN的输入通常是一个图 G=(V,E)，其中 V 是节点集合，E 是边集合。每个节点 v∈V 可能有一个特征向量 ​，每条边 (u,v)∈E 可能有一个特征向量​。

二、核心算法

        GNN的核心思想是通过迭代地更新节点的表示来捕捉图结构中的信息。每一轮迭代（也称为层）包括以下两个步骤：

• 消息传递（Message Passing）：每个节点从其邻居节点接收信息。
• 节点更新（Node Update）：每个节点根据接收到的信息和自身的特征更新其表示。

        假设我们有一个图 G=(V,E)，每个节点 v∈V 的特征向量为 ，每条边 (u,v)∈E 的特征向量为