图神经网络(Graph neural networks)综述 📊🌳
发布时间：2025-03-02 07:25:33来源：
在当今数据驱动的时代，图神经网络（GNNs）逐渐成为处理复杂关系型数据的强大工具。🔍它们不仅能够捕捉节点之间的复杂关联，还能有效地聚合和传播信息。🤝
图神经网络广泛应用于社交网络分析、化学分子结构预测、推荐系统等领域。👩💻👨💻通过模拟人脑神经元的信息传递机制，GNNs可以高效地学习节点的表示，从而实现对整个图结构的理解。🧠
尽管图神经网络取得了显著进展，但其理论基础和应用范围仍在不断扩展中。🚀研究人员正致力于解决计算效率、模型可解释性等问题，以期进一步提升GNNs的实际应用效果。💡
总之，随着图神经网络技术的不断成熟，我们可以期待它在未来带来更多的创新与突破。🌟
图神经网络 GNNs 人工智能 深度学习 数据科学
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
