🌟【图神经网络系列(一)】💡介绍及基本模型 📐

在当今这个数据爆炸的时代，图神经网络（GNN）逐渐成为处理复杂关系数据的强大工具。🌐 它们能够有效地捕捉节点之间的复杂联系，从而在社交网络分析、推荐系统和化学分子结构预测等领域大放异彩。

🌈 图神经网络的基本概念是将图中的每个节点视为一个信息载体，并通过消息传递机制让相邻节点之间相互交换信息。这样一来，每个节点不仅能获取自身的特征信息，还能了解其邻居的信息，从而更好地理解整个图的结构。🔎

🚀 本系列的第一篇文章旨在为读者提供图神经网络的入门知识，包括它的定义、工作原理以及一些基础模型。我们将探讨如何构建一个简单的图神经网络模型，以解决实际问题。🤖

📚 接下来的文章中，我们还将深入探讨图神经网络的各种变体和应用实例，帮助你全面掌握这一前沿技术。如果你对图神经网络感兴趣，那就不要错过接下来的内容！📖

图神经网络 GNN 机器学习