图神经网络的基本原理是什么？

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。其基本原理是通过节点的特征和图的结构信息来学习节点的表示，从而进行各种任务，如节点分类、链接预测和图分类等。

图神经网络的基本原理如下：

1. **节点表示**：每个节点通常用一个向量表示，这个向量包含了节点的特征信息。

2. **邻居聚合**：图神经网络通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的表示。常用的聚合函数包括均值池化（Mean Pooling）、求和池化（Sum Pooling）和最大池化（Max Pooling）等。

3. **消息传递**：节点通过与其邻居节点交换信息来更新自己的表示。这个过程通常通过多层神经网络实现，每一层都执行一次消息传递和节点表示的更新。

4. **图卷积**：图卷积是图神经网络中的一种重要操作，类似于传统卷积神经网络（CNNs）中的卷积操作。图卷积通过考虑图的结构信息来聚合邻居节点的特征。

5. **非线性激活**：在每个节点更新后，通常会应用一个非线性激活函数（如ReLU）来引入非线性。

6. **多层结构**：通过堆叠多层图神经网络，可以捕获图中的多层次信息。每层都通过聚合邻居节点的信息来更新节点表示。

图神经网络的典型架构包括图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）和图自编码器（GAE）等。这些模型在处理图结构数据时表现出色，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、药物发现等领域。