图神经网络：在深度学习中的应用和实现

图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNNs）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。它在图领域的任务中展现出了强大的表达能力和性能。本文将详细介绍图神经网络的背景、原理以及实现，并提供相应的源代码。

1. 背景
   随着社交网络、生物信息学、推荐系统等领域中图结构数据的快速增长，传统的深度学习模型在处理这种数据时遇到了困难。图神经网络的出现填补了这一空白，使得我们可以更好地处理图结构数据，如节点分类、图分类、链接预测等任务。

2. 原理
   图神经网络的核心思想是将图中的节点和它们之间的关系编码为向量表示。它通过迭代地更新节点的特征向量，将邻居节点的信息进行聚合，并融合到当前节点的表示中。

一个典型的图神经网络模型由以下几个部分组成：

• 输入层：将图结构数据转换为初始节点特征向量。
• 图卷积层（Graph Convolutional Layer）：实现节点特征的聚合和更新。
• 激活函数层：引入非线性变换，增加模型的表达能力。
• 汇集层（Pooling Layer）：对图中的子图进行汇集，实现图级别的分类。
• 输出层：根据任务需求，将图级别的表示转化为具体的预测结果。

以下是一个简单的图神经网络的实现示例（使用Py