最近火爆的人工智能2.0--图神经网络，究竟什么来路？

最近火爆的人工智能2.0--图神经网络，究竟什么来路？

最近几年，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了广泛的关注。2018年年末，发生了两件特殊的事情。图数据学习领域同时发表了三篇综述论文，这种现象体现了学术界对该项技术的高度认可；更有众多工业界与学术界的大佬联名上书，支持GNN。由DeepMind、谷歌大脑、MIT 和爱丁堡大学等公司和机构的 27 位科学家共同发表了一篇论文Relational inductive biases, deep learning, and graph networks，提出了图网络（graph network）的概念。让深度学习也能因果推理。

图1 27位科学家联名综述[1]

知道它这么厉害，总要先知道它是什么吧，首先我们来看看图神经网络究竟是什么样子的。 下面我们通过两张图说明普通卷积与图神经网络卷积的含义与不同。

图2 普通卷积网络

如图2所示，普通卷积神经