图神经网络：图数据的深度学习模型_深度统计图神经网络学习-优快云博客

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图神经网络（GNN）是处理图数据的深度学习模型，适用于处理具有复杂关系和拓扑结构的数据。GNN通过迭代聚合邻居信息更新节点表示，用消息传递实现节点特征融合。示例展示了如何使用Python和PyTorch实现简单GNN模型，实际应用中网络结构可能更复杂，且GNN有很多改进和扩展技术。

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图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一种用于处理图数据的深度学习模型。与传统的深度学习模型（如卷积神经网络和循环神经网络）专注于处理向量和序列数据不同，GNN被设计用于处理具有复杂关系和拓扑结构的图数据。

在许多现实世界的问题中，数据往往呈现为图的形式，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。例如，社交网络中的用户可以表示为节点，而用户之间的关系可以表示为边。化学分子结构中的原子可以表示为节点，原子之间的化学键可以表示为边。通过使用GNN，我们可以利用图数据中的关系和拓扑结构来进行更准确和有效的建模和预测。

GNN的核心思想是通过迭代地聚合节点的邻居信息来更新节点的表示。这种聚合过程可以通过消息传递的方式实现，其中每个节点将其特征信息传递给其邻居节点，然后根据接收到的消息来更新自身的表示。这个过程可以通过定义一系列的图神经网络层来进行多次迭代。每个图神经网络层都包含一个聚合函数和一个更新函数，用于聚合邻居信息和更新节点表示。通过多次迭代，节点的表示逐渐融合和更新，捕捉到了更丰富的图结构信息。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用Python和PyTorch实现一个简单的图神经网络模型：

import torch
import torch.nn as nn

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