图神经网络实战（17）——深度图生成模型

0. 前言

我们已经学习了经典的图生成算法，虽然它们能够完成图生成任务，但也存在一些问题，促使基于图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 的图生成技术的出现。深度图生成模型基于 GNN 架构，比传统技术更具表达能力。然而，缺点在于它们往往过于复杂，无法像经典方法那样进行分析和理解。主要的深度生成模型架构包括：变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE)、生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)、自回归模型 (Autoregressive Model)、