图神经网络知识分享PPT

此资源为一份关于图神经网络（Graph Neural Network，GNN）的24页PPT，详细介绍了GNN的基本概念、实现步骤及其在处理图结构数据方面的优势。

PPT内容概述

1. 图神经网络简介：阐述图神经网络的基本概念，以及与传统神经网络的区别。
2. GNN的实现步骤：
   • 图表示：将图数据表示为邻接矩阵或邻接列表的形式。
   • 初始化节点表示：为每个节点初始化一个表示向量。
   • 邻居信息聚合：聚合每个节点及其邻居节点的特征。
   • 更新节点表示：融合节点自身特征与聚合后的特征，更新节点表示向量。
   • 迭代聚合与更新：重复进行邻居信息聚合和节点表示更新，直至达到所需层数或收敛条件。
   • 输出预测：在最后一层的节点表示上，进行全局池化。
3. GNN的应用领域：介绍图神经网络在社交网络、推荐系统、生物信息学等领域的应用。

注意事项

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• 如有任何问题，请随时提问，我们将尽力解答。

希望这份PPT能为您的学习带来帮助，祝您学习愉快！