导读 🚀 图神经网络（GNN）是一种专门处理图结构数据的深度学习模型。它们能够理解图中节点之间的复杂关系，从而在社交网络分析、分子结构预测
🚀 图神经网络（GNN）是一种专门处理图结构数据的深度学习模型。它们能够理解图中节点之间的复杂关系，从而在社交网络分析、分子结构预测和推荐系统等领域大显身手。🌟
🌈 在传统的神经网络中，数据通常被假设为独立同分布（i.i.d.），而图神经网络则打破了这一限制。它们能够捕捉节点间的连接性，通过信息传递机制，使得每个节点都能从邻居那里学到新的特征表示。🤝
🔍 图神经网络主要分为两大类：基于谱域的方法和基于空间域的方法。前者依赖于图的拉普拉斯矩阵进行卷积操作，后者则直接在图的空间上定义卷积核。🔍
💡 通过理解和应用这些技术，开发者和研究人员可以构建出更加智能和高效的系统。例如，在药物发现领域，图神经网络可以帮助科学家快速筛选出潜在的有效化合物。🔬
🌐 总之，图神经网络为我们提供了一种强大的工具来处理和理解复杂的图结构数据，开启了人工智能应用的新篇章。🚀
希望这篇内容能够帮助你更好地理解图神经网络及其应用！如果你有任何问题或需要进一步了解的地方，请随时留言讨论！💬