图神经网络的经典算法

回答: 图神经网络的经典算法主要包括图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）和图注意力网络（Graph Attention Networks，GAT）。图卷积网络是通过对图结构进行类似于图像卷积的操作来进行节点分类任务的，具体的计算公式可以参考相关文献。而图注意力网络则通过消息传递的方式来进行节点分类，利用注意力机制来对不同节点之间的关系进行建模，从而提高模型的表达能力。图注意力网络也是图网络中的一个重要算法，可以应用于多种图结构的场景。除了这些经典算法之外，还有其他的图网络结构，如图自编码器（Graph Auto-encoders）、图生成网络（Graph Generative Networks）和图时空网络（Graph Spatial-Temporal Networks），详细分类可参考相关综述论文。此外，当前大多数图神经网络处理的是静态同质图（homogeneous graph），但在实际应用中，动态异构图（dynamic and heterogeneous graph）的处理也变得越来越重要。因此，对于动态异构图结构的处理，需要开发新的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图神经网络学习笔记-03图神经网络算法（上）](https://blog.csdn.net/weixin_43499292/article/details/121983943)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [图神经网络（GNN）总结](https://blog.csdn.net/Frank_LJiang/article/details/95194733)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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