图神经网络从入门到入门

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来源：AI有道 极市平台 本文 约5900字 ，建议阅读 10 分钟 本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。 近年来，深度学习领域关于图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。 图神经网络有很多比较好的综述[1][2][3]可以参考，更多的论文可以参考清华大学整理的GNN paper list[4] 。本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络，包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。 一、为什么需要图神经网络？ 随着机器学习、深 ………………………………