图神经网络如何实现系统感知？

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种针对图数据的深度学习模型，可以用来处理各种类型的图数据，如社交网络、化学分子结构、交通网络等。在实现系统感知方面，GNN可以将图中的节点和边表示为向量，并通过多层神经网络进行信息传递和聚合，从而获得全局的图表征，实现对整个系统的感知。

具体来说，GNN通过定义节点和边的更新规则，以及图的聚合规则来实现信息传递。在每一层中，每个节点都会根据其自身特征以及相邻节点的特征进行更新。同时，节点的更新也会受到全局图结构的影响，以获得更准确的表征。在多层神经网络中，每层都会对节点特征进行非线性变换和聚合操作，从而获得更高层次的抽象特征。

总之，GNN可以通过将图中的节点和边表示为向量，并通过多层神经网络进行信息传递和聚合，从而实现对整个系统的感知。这种方法已经在各种领域得到了广泛的应用，例如推荐系统、化学分子设计、社交网络分析等。