图神经网络（Graph Neural Networks）的最新进展

图神经网络（Graph Neural Networks）的最新进展

图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。近年来，GNN在机器学习领域取得了显著的进展，并在图像分类、推荐系统、社交网络分析等领域展现出了强大的能力。下面将介绍GNN的最新进展，并给出相应的源代码示例。

1. 图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）：GCN是最早被提出的GNN模型之一，它通过对节点的邻居节点进行聚合操作来更新节点的表示。下面是一个简单的GCN模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as