1、图智能与深度学习：从基础到应用

图智能与深度学习：从基础到应用

1. 引言

在当今数字化时代，网络威胁日益频繁和复杂，这就要求网络安全专家能够提供强大、自动化且快速的响应。而图神经网络（GNNs）作为一种新兴的深度学习模型，在处理图结构数据方面展现出了巨大的潜力。

深度学习是基于人工神经网络（ANNs）概念的一类机器学习方法。虽然深度学习近年来才广受欢迎，但其实其大部分基本构建模块已经存在了数十年。ANNs的概念可以追溯到20世纪40年代，当时的模型能够对输入信息进行线性聚合，识别不同类别的输入并做出判断。到了20世纪80年代，神经网络研究迎来复兴，成功应用了反向传播算法来训练深度神经网络（DNN）模型，该算法至今仍是训练深度模型最广泛使用的方法。

近年来，“大数据”的出现和强大计算资源的发展，使得深度学习研究再次兴起。快速图形处理单元（GPUs）的发展让我们能够训练大规模的深度模型，大量数据的积累也确保了这些模型能够有效泛化。早期的深度学习模型在处理图像、表格、时间序列和文本数据等方面表现出了广泛的适用性，但它们的架构设计并不适合图数据。相比之下，图在建模多维空间中的拓扑关系方面具有强大的能力，这促使深度学习社区开发了专门用于处理图数据的“图神经网络”（GNNs）。

2. 前馈神经网络（FFNN）

前馈神经网络（FFNN）是最简单的深度网络，它是多层感知器（MLP）的简单扩展，通过堆叠多个（超过三层）神经元层来处理输入。每一层与下一层完全连接，但最后一层除外。相邻两层神经元之间的连接是单向的，同一层的神经元之间没有连接，这些神经元也被称为节点或单元。

2.1 架构

FFNN的结构由输入层、隐藏层和输出层组成，具体如下： <