图神经网络（GNN）是什么

图神经网络（GNN）是什么

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在人工智能（AI）领域中，图神经网络（GNN）作为一种处理图形结构数据的新型神经网络，近年来受到了广泛关注。本文将深入探讨GNN的基本概念、工作原理及其在AI领域的应用前景。

人工智能（AI）领域广阔而复杂，涵盖了众多子领域和方法论。其中一种方法是图神经网络（GNN），这是一种新颖而强大的工具，近年来受到广泛关注。本文将深入探讨GNN的复杂性，解释它们是什么、如何工作以及为什么它们是AI领域的重要组成部分。

图神经网络是一种专门设计用于处理以图形结构表示的数据的神经网络。这与传统神经网络有显著区别，后者通常处理表格或图像数据。GNN独特的结构使其能够有效地处理和分析图数据，开启了AI应用的新可能性。

在GNN上下文中理解图

在我们能够完全理解图神经网络之前，首先需要了解在数据科学中图的定义。在此背景下，图是由节点（或顶点）和边组成的集合。节点代表实体，而边则代表这些实体之间的关系。

例如，在社交网络中，每个人都是一个节点，每段友谊则是连接两个节点的边。图是一种强大的方式来表示复杂的关系和结构，广泛应用于计算机科学、社会学等多个领域。