图神经网络(GNN)模型的基本原理

  图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)是一种直接在图结构数据上运行的神经网络,用于处理节点、边或整个图的特征信息。其核心思想是通过聚合邻域节点的特征信息来更新当前节点的表示,从而捕捉图中节点间的依赖关系和拓扑结构特征。

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