【人工智能】深入理解图神经网络（GNN）：用Python实现社交网络节点分类与分子结构分析
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图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是近年来在深度学习领域迅速发展的新兴方向，主要用于处理图结构数据。GNN在社交网络分析、化学分子结构分析、推荐系统等应用中展现出强大的潜力。本文首先介绍GNN的核心理论与数学公式，并展示如何使用Python的PyTorch Geometric库实现一个基本的GNN。我们将通过两个实例——社交网络中的节点分类与化学分子分析，详细介绍GNN在处理图数据中的应用。文章配有丰富的代码和中文注释，帮助读者从理论到实践全面理解图神经网络。
目录
- 图神经网络简介
- 图神经网络的数学原理
- GNN的常见应用场景
- PyTorch Geometric库介绍
- 数据准备：图结构与节点特征
- 构建一个基础的GNN模型
- 应用案例1：社交网络节点分类
- 应用案例2：化学分子结构分析
- GNN模型的优化与调参
- 结论与未来展望
正文
1. 图神经网络简介
图神经网络（GNN）是一种深度学习方法，旨在处理和学习图结构数据。图是由节点（Node）和边（Edge）组成的数据结构，广泛存在于现实世界中，如社交网络、分子结构、推荐系统等。GNN通过逐步聚合节点的邻居信息，捕捉图中节点和边之间的关系，以此进行节点分类、链接预测、图分类等任务。
2. 图神经网络的数学原理
图结构数据可以表示为一个图 G = ( V , E ) G = (V, E) G=(V,E)，其中 V V V表示节点集合， E E E表示边的集合。GNN的核心思想是利用邻接节点的信息对每个节点进行更新。其基本流程为：
- 消息传递（Message Passing）：每一轮迭代中，节点从邻居节点接收信息。
- 聚合（Aggregation）：将邻居节点的信息聚合到当前节点上。
- 更新（Update）：使用聚合的信息更新当前节点的表示。
在数学上，节点 v v v在第 l l l层的表示为 h v ( l ) h_v^{(l)} hv(l)，则该节点的更新公式可以表示为：
h v ( l + 1 ) = σ ( W ( l ) ⋅ AGGREGATE ( { h u ( l ) : u ∈ N ( v ) } ) ) h_v^{(l+1)} = \sigma \left( W^{(l)} \cdot \text{AGGREGATE} \left( \{ h_u^{(l)} : u \in \mathcal{N}(v) \} \right) \right) h<
原文地址：https://blog.csdn.net/nokiaguy/article/details/143854261
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