GNN 图神经网络

GNN的作用是输入一个具有特征和结构的图，输出最终的特征

GNN有三个流程：聚合、更新和循环，接下来我将在这个图中介绍。

以A结点为例，

邻居信息 ，

其中a,b,c是边的权重

A更新后的信息 

其中 sigma 是激活函数，W 和 alpha 都是参数

然后经过多次循环，可构造多层GNN，A结点就可以得到其他所有结点的信息

那么，算出来的最终特征有什么作用呢？

        1、在结点分类任务中，可以直接拿去分类，通过训练 loss，来优化 W

        2、在关联预测任务中，最简单的方法是把两个结点的特征拼接起来，转化为分类任务，同样算 loss，然后优化 W

参考资料

1、简单粗暴入门GNN

简单粗暴带你快速理解GNN_哔哩哔哩_bilibili