图神经网络模型谁提出来的

图神经网络的概念最早是由Thomas Kipf和Max Welling于2016年提出的。他们在论文《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》中，提出了一种基于图卷积神经网络的半监督学习方法，称之为Graph Convolutional Network (GCN)。

自GCN提出以来，图神经网络已经成为了图形数据分析领域的研究热点，涌现出了许多优秀的图神经网络模型，如GraphSAGE、GAT、GIN等。这些模型在社交网络分析、化学分子分析、计算机视觉等领域取得了很好的效果，成为了当前研究的热点和前沿。

相关问题

例举5种图像分类的神经网络模型

好的，以下是5种图像分类的神经网络模型：

1. LeNet-5：是一个较早期的神经网络模型，用于手写数字的识别。

2. AlexNet：是一个较新的神经网络模型，用于大规模图像分类任务。它在2012年的ImageNet图像分类竞赛中夺冠。

3. VGGNet：是一个由牛津大学的研究者提出的神经网络模型，使用了很小的卷积核，深度达到了16-19层，可以用于各种视觉任务。

4. InceptionNet：是由Google提出的神经网络模型，采用了多个不同大小的卷积核，能够在不同的尺度上提取图像特征。

5. ResNet：是由微软提出的神经网络模型，采用了残差学习的思想，可以训练更深的神经网络，达到更好的图像分类效果。

概率图模型与神经网络的关系

概率图模型和神经网络都是机器学习领域中重要的工具。概率图模型是一种描述变量之间概率关系的模型，它是由节点和边构成的图结构，节点表示随机变量，边表示变量之间的关系。概率图模型通常用来处理推理、决策和生成等问题。神经网络则是一种模仿人脑神经元网络结构的模型，它由多个神经元组成的层级结构构成，每个神经元都有多个输入和一个输出。神经网络通常用来进行分类、回归、聚类和生成等任务。

在深度学习领域，概率图模型和神经网络也有很多交叉点。一些研究者将概率图模型和神经网络结合起来，提出了深度概率图模型（Deep Probabilistic Graphical Models）和深度生成式模型（Deep Generative Models），用于处理诸如图像生成、自然语言处理、推荐系统等问题。同时，一些神经网络模型也被证明可以表示为概率图模型，例如深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machines）和变分自编码器（Variational Autoencoders）等。因此，概率图模型和神经网络可以相互补充，增强模型的表达能力和泛化能力。