图神经网络（GNN）

图形神经网络（GNN）是一种功能强大的神经网络，专门设计用于处理图形数据。与针对网格数据（如图像或序列）进行优化的传统神经网络不同，图神经网络利用图结构从节点及其关系中学习表征。这种能力使其非常适合实体间关系和互动至关重要的任务，如社交网络分析、推荐系统和药物发现。

图神经网络的核心概念

GNN 的核心是通过聚合节点邻居的信息来更新节点的表示。这一过程通常被称为信息传递或邻域聚合，在多个层上重复进行，使信息在图中传播。通过考虑其邻居的特征和图本身的结构，每个节点的表示都会得到完善。这种迭代过程使 GNN 能够捕捉图数据中的复杂模式和依赖关系。GNN 以神经网络的原理为基础，对其进行调整，以处理图数据的非欧几里得性质。现有不同类型的 GNN，每种都有自己的聚合和表征学习方法，例如图卷积网络（GCN）、GraphSAGE 和图注意网络（GAT）。如需深入了解图神经网络的数学基础，可参考本指南《图神经网络：方法与应用综述》：方法与应用综述》等资源提供了全面的见解。

图神经网络的应用

GNN 处理图形数据的能力为各个领域带来了广泛的应用。下面是几个例子：

• 社交网络分析：GNN 在分析社交网络方面非常有效。Facebook或Twitter等平台可利用 GNN 了解用户关系、预测社交趋势，甚至检测错误信息的传播。通过将用户建模为节点，将其连接建模为边，GNN 可以识别社区、有影响力的用户，并预测链接的形成。
• 药物发现：在制药领域，GNN 正被用于加速药物发现过程。分子可以表示为图，其中原子是节点，键是边。然后，GNN 可以预测分子特性、相互作用和潜在的药物疗效。这种应用大大加快了筛选过程，减少了将新药推向市场所需的时间和成本。

其他应用还包括可将用户与物品之间的互动建模为图的推荐系统、通过识别交易网络中的异常模式进行欺诈检测，以及交通网络中的流量预测。

全球网络的工具和框架

开发和部署 GNN 模型通常需要专门的框架来简化过程。PyTorch Geometric (PyG)是一个流行的扩展库，为 PyTorch的扩展库，它提供了专门用于实现 GNN 的工具和功能。另一个广泛使用的框架是深度图库（DGL），它支持各种深度学习后端，并提供高效的图操作。Ultralytics HUB 等平台越来越多地将基于图的方法用于某些人工智能任务，因为它们认识到图数据在机器学习中的重要性与日俱增。

与其他概念的关系

虽然 GNN 专注于图形数据，与众不同，但它们与其他机器学习概念也有关联。例如，与计算机视觉中使用的卷积神经网络（CNN）一样，GNN 也能进行特征提取，但它们是在图结构数据而非图像上进行提取。在检测到的物体之间的关系非常重要的情况下，它们可以与物体检测等其他技术结合使用。随着人工智能的不断发展，GNN 正日益成为机器学习领域的重要工具，它是对现有技术的补充，并能为复杂、相互关联的数据提供解决方案。