图神经网络学习笔记 | 基础知识与 GNN 介绍 直观透彻理解

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一、基础知识

GNN 是指使用神经网络来学习图结构数据，提取和挖掘图结构数据中有效的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成、异常检测等图学习任务需求的算法总称。GCN 实现了 CNN 在图上的平移不变、局部感知和权值共享，为接下来其他 GNN 框架的构造和改进提供了思想上的指导和借鉴，下面给出 GNN 中相关符号的说明和定义。

定义 1：

• 图 $(Gra$