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讲透怎么使用图神经网络处理图结构数据

引言图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕是近年来机器学习领域中一种重点模型，特别适用于处理图结构数据，在现实世界中，不少难题都可以用图结构来建模，如社交网络中好友关系、化学分子原子间连接、交通网络中道路、节点等，于是，理解、掌握如何运用图神经网络处理这些复杂图结构数

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引言在机器学习领域，图神经网络〔Graph Neural Networks, GNN〕、卷积神经网络〔Convolutional Neural Networks, CNN〕是两种广泛应用于处理图数据、图像数据深度学习模型，纵然这两种模型都采用传播机制来处理数据，但它们在传播机制与空间差异方面存在显

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引言近年来，图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕因其在处理复杂图数据方面独特优点而受到广泛关注，特别是在社交网络分析、化学分子结构预测、推荐系统等领域中，GNNs展露出卓越性能，可是，在实际应用中，传统GNN模型存在一些局限性，比方说对节点特征处理方法较为单一、难以