Michael Bronstein创新性地应用了代数拓扑学的思想，提出了一种全新的图神经网络计算结构

Michael Bronstein创新性地应用了代数拓扑学的思想，提出了一种全新的图神经网络计算结构。在本文中，我们将详细介绍这一计算结构，并提供相应的源代码示例。

图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNNs）是一种用于处理图数据的机器学习模型。传统的GNNs主要基于图的邻居关系进行信息传递和特征更新。然而，这种方式可能无法捕捉到全局结构和拓扑性质，限制了GNNs在一些复杂任务上的表现。

为了解决这个问题，Michael Bronstein提出了一种基于代数拓扑学的图神经网络计算结构。代数拓扑学是研究代数结构和拓扑结构之间关系的学科，它可以提供一种全局的、维度不变的表示形式。

具体而言，Bronstein的方法基于同调代数，利用同调群来描述图的拓扑信息。同调群可以捕捉到图的拓扑空间中的孔洞和循环等结构，从而提供了一种更全面的图表征。

下面是一个简化的示例代码，演示了如何使用Bronstein提出的图神经网络计算结构：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义Bronstein图神经网络模型
class