图形神经网络

图谱神经网络（GNNs）是一类分析图结构数据的机器学习算法。图神经网络帮助机器理解通过图或网络连接的数据，如社交网络和推荐系统。

GNN是基于这样的理念：图中的每个节点都可以接收并向其他节点传递信息。这种信息传递通常是通过节点之间一系列连续的信息传递步骤进行的。每个步骤都可以根据一组可学习的参数来修改存储在节点中的数据。节点级数据、节点间信息传递和可学习参数的结合有助于GNN从图结构化数据中学习有用的复杂特征。

GNN已经成功地应用于许多现实世界的任务，包括社会网络分析、推荐系统、药物发现和蛋白质结构预测。它们还被用来通过识别照片中的模式来改进计算机视觉算法。

GNN是一个更大的机器学习算法领域的一部分，被称为深度学习，是人工智能的一个子集。深度学习算法使用多层网络来分析和解释大量的数据，以便学习和预测。GNN的独特之处在于，它们专门关注图形结构的数据，而其他深度学习算法可以分析不同类型的数据。

GNN是一个激动人心且具有潜在变革性的研究领域，在计算机科学的许多领域都有应用。随着用于机器学习的数据集变得越来越复杂和图形结构化，GNNs完全有能力为现实世界问题的新的和创造性的解决方案的发展提供动力。