软件工程小施同学 的专栏

可以根据具体的任务需求设计特定的池化方法，比如对某些节点特征进行加权、或者使用LSTM等递归网络对特征进行处理。

GraphSAGE（Graph Sample and Aggregation）是一种用于图神经网络的算法，主要用于处理大规模图数据。其主要目标是通过节点特征和邻居节点的信息来学习。GraphSAGE的核心思想是对每个节点的邻居进行采样和聚合，而不是直接使用整个图的数据。这使得它可以有效处理非常大的图，减少计算和内存开销。通过这样的方式，GraphSAGE可以有效地生成节点的表示，并且具有良好的扩展性，适用于。，从而可以用于节点分类、链接预测等任务。节点的表示（embedding）

在图神经网络（GNN）和图同构网络（GIN）中，“同构图”和“异构图”是两个重要的概念，用于描述图结构之间的关系。

原文：GIN: 如何设计最强大的图神经网络图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）不仅仅局限于对节点进行分类，其中一个最受。

也希望内容对大家有帮助。【PPT分享】图神经网络（GNN）的入门与应用。

集成梯度输出是一个GraphTensor，其连接性与观察到的GraphTensor相同，但其特征用梯度值代替，在GNN预测中，较大的梯度值比较小的梯度值贡献更多。训练设置是，通过将输出层放置在已标记节点的GNN的隐藏状态之上、计算损失（以测量预测误差）并通过反向传播更新模型权重来完成的，这在任何神经网络训练中都是常见的。举个例子，计算机科学（CS）的引文数据库arxiv论文中，有一对多的引用和多对一的引用关系，可以预测每篇论文的所在的主题领域。消息和新的隐藏状态由神经网络的隐层计算。

图数据是由节点（Node）和边（Edge）组成的数据，最简单的方式是使用邻接矩阵来表示图形结构，从而捕捉图形中的节点和边的相关性。假设图中的节点数为n，那么邻接矩阵就是一个n*n的矩阵，如果节点之间有关联，则在邻接矩阵中表示为1，无关联则为0。在图中，鲁班与其他英雄都没有关联，表现在邻接矩阵当中就是它所在的行与列为全零。王者荣耀当中的图和邻接矩阵图数据的信息包含3个层面，分别是节点信息（V）、边信息（E）、图整体（U）信息，它们通常是用向量来表示。