how powerful are graph neural
时间: 2023-05-01 17:07:24 浏览: 92
图神经网络的强大程度取决于应用场景和问题的复杂性。在数据结构为图的场景下,图神经网络可以有效地从结点和边的连接关系中提取特征信息,进而进行分类、预测、聚类等任务。相较于传统的神经网络,图神经网络可以更好地处理非欧几里得数据,并且具有良好的通用性和灵活性。然而,对于大规模和高维数据的处理,图神经网络的计算和训练成本较高,需要不断探索更高效的算法和技术。
相关问题
HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?
"How Powerful are Graph Neural Networks?"是一篇论文的题目,论文的论文号为https://arxiv.org/abs/1810.00826v1。该论文探讨了图神经网络的能力问题。根据论文中的研究,作者发现了一些有趣的结论。首先,在第5节中,作者研究了流行的图神经网络变体,并发现它们的聚合方案本质上不是单射的,因此功能较弱。然而,这些网络仍然可以捕捉到图形的其他有趣属性。通过这些研究,我们可以得出结论,图神经网络在处理和学习图形数据方面具有一定的能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [GIN:图神经网络有多强大? HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURALNET WORKS](https://blog.csdn.net/tagagi/article/details/121592530)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?](https://blog.csdn.net/weixin_41697507/article/details/94884192)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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graph neural networks
图神经网络(Graph Neural Networks)是一种用于处理图数据的深度学习模型。它可以对节点和边进行特征提取和表示学习,从而实现对图数据的分类、聚类、预测等任务。图神经网络的应用领域包括社交网络分析、化学分子结构预测、推荐系统等。