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A Gentle Introduction to Graph Neural Networks（一篇GNN的博客）

2023-11-20

图神经网络（读A Gentle Introduction to Graph Neural Networks笔记）

1.直观上的理解

在这里插入图片描述

layer后面的标号代表是第几层；要注意每一层都是由比它更深的层相互影响的，比如layer2他可能只有layer3的邻居来影响它，而layer1的节点则不仅包括layer2影响，还包括对应的layer3的影响。

2. 文章结构

首先必须明确图神经网络(GNN)他还是一个比较新的领域，可以用在医药的发现，推荐系统等方面。之所以会出现这个领域，主要是之前的卷积对象都是一些比较规则的东西，属于欧式空间的。而现在越来越多的非欧式空间的需要进行解决。

文章的整体结构分为四部分：

  • 研究什么样的数据可以表示成一张图，并给出一些例子

  • 图跟别的数据有设么不一样的地方

  • 给出一个GNN，分析一下每个模型的每个部分

  • 提供一个GNN的playground，可以在现实世界中应用的

3. 什么是图

用文章用的话翻译过来就是，图代表一系列实体（nodes）之间的关系（edges）

什么可以表示为图：照片（像素点就代表点），文本（每个单词看做一个），分子图还有社交网络，引用图等

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

图可以分为有向图和无向图
在这里插入图片描述

3.1 图的结构

分为三个层面：图层面，点层面和边层面

图层面的一些问题：进行图分类

顶点层面：判断点的归属

边级别：判断点之间是什么关系

3.2 将机器学习应用到图的问题

关键的问题是怎么表示图来使其跟神经网络兼容

3.2 将机器学习应用到图的问题

关键的问题是怎么表示图来使其跟神经网络兼容

在编程中使用adjacency list。具体大家移步https://distill.pub/2021/gnn-intro/查看，真的非常详细，而且动画效果特别好

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