圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Network，簡稱GNN）是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)處理向量或矩陣數(shù)據(jù)不同，GNN可以有效地處理包括節(jié)點和邊在內(nèi)的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。 GNN的主要思想是將節(jié)點和其周圍的鄰居節(jié)點結(jié)合起來，進(jìn)行信息的傳遞和聚合。這樣可以在節(jié)點級別上捕捉更多的信息，并且可以在不同的層次上對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和理解。 一般來講，GNN將節(jié)點的特征和邊的權(quán)重作為輸入，通過多個圖卷積層進(jìn)行信息的聚合和傳遞，最終得到輸出結(jié)果。GNN的訓(xùn)練通常采用反向傳播算法，通過最小化損失函數(shù)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。 GNN在許多圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展，例如社交網(wǎng)絡(luò)分析、推薦系統(tǒng)、化學(xué)分子設(shè)計等。隨著對GNN的研究不斷深入和應(yīng)用的不斷擴(kuò)展，其性能和適用性將不斷提高。