圖神經網絡GNN 原理 詳解 （一）

圖神經網絡（GNN） 一.背景 圖神經網絡的概念首先由 Gori 等人（2005）[16] 提出，並由 Scarselli 等人（2009）[17] 進一步闡明。這些早期的研究以迭代的方式通過循環神經架構傳播鄰近信息來學習目標節點的表示，直到達到穩定的固定點。該過程所需計算量龐大，而近來也有許多研究致力於解決這個難題。在本文中，圖神經網絡代表的是所有用於圖數據的深度學習方法。 受到卷積網絡在計算機

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