图神经网络（GNN）的最新进展

图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一种用于处理图数据的深度学习方法。近年来，GNN在各个领域取得了显著的进展，并且受到了广泛的关注和研究。本文将介绍GNN的最新进展，并给出相应的源代码示例。

一、GNN的基本原理
GNN的基本原理是通过学习节点之间的关系和图结构，来推断节点的特征表示。其核心思想是通过迭代地更新每个节点的表示，从而逐步融合图结构信息和节点特征。下面是一个简单的GNN模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class GraphConvolution(nn.Module):
    def __in