graph neural network

### 回答1：
图神经网络 (Graph Neural Network) 是一种特殊的深度学习模型，专门用于处理图结构数据。它能够学习图中节点之间的关系，并用于预测、分类和聚类等任务。图神经网络通常由多层节点卷积和图卷积层组成。

### 回答2：
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种能够对图数据进行分类、预测和嵌入学习的机器学习模型。图数据包括节点、边和孤立的子图，将它们组成一个网络结构，每个节点和边都带有相应的特征信息。

与传统的人工神经网络不同，图神经网络的输入不仅仅是简单的向量，而是图形结构本身。通过对节点和边进行信息传递和聚合，GNN能够对整个图进行全局性的推断和预测。常见的GNN模型有Graph Convolutional Networks（GCN）、Graph Attention Networks（GAT）、GraphSAGE等。

GNN具有以下特点：

1. 局部性：GNN通过每个节点的邻居信息消除了图数据中的局部性质，实现了节点之间的信息传递和聚合，能够快速学习到具有相似特征的节点之间的关系。

2. 结构性：GNN能够充分利用图中的结构信息，包括节点的邻居信息、度数分布等，实现了对图数据的有效利用。

3. 可扩展性：GNN可以处理大规模的图数据，对于具有高维特征的节点和边，也能够进行有效的特征提取和计算。

由于GNN能够有效地处理高维、复杂的图数据，近年来被广泛应用于社交网络分析、化学分子编码、语言模型等领域。尤其在社交关系分析、推荐系统等领域，GNN已经成为一种非常流行的机器学习模型。

### 回答3：
图神经网络是一种针对非欧几里德结构数据建模和推理的神经网络框架。传统的神经网络只能有效处理欧几里德结构数据，而对于更具复杂性质的非欧几里德结构数据如图、网络、句法树等则存在不足。图神经网络的主要目标是捕捉图上的结构信息和节点之间的关系，以便更好地推理和预测图上的节点属性、边属性和全局属性。

图神经网络可以由三个部分组成：节点表示、边表示、以及聚合函数。节点表示可以使用传统的基于节点的特征，例如离散特征、连续特征、图形特征。边表示通常是通过将节点特征组合来获得的边表征。聚合函数是在每个节点处执行的算法，这使得网络可以聚合邻居节点，从而输出每个节点的嵌入表示。

有多种类型的图神经网络，其中最常见的是卷积图神经网络(GCN)和图注意力网络(GAT)。GCN使用卷积操作聚合节点邻居，然后通过多层GCN堆叠来输出节点嵌入。而GAT使用注意力机制对节点和边进行加权，得到相应的嵌入表示。另外，还有GraphSAGE、Graph Convolutional Policy Network (GCPP)等多种图神经网络模型，其适用范围和性能各异。

总体而言，图神经网络是一种新颖的深度学习模型，可用于处理非欧几里德结构数据。它们已在图像分类、推荐系统、社交网络和分子化学等领域中取得了成功，并且在未来的研究中有很大的潜力。