GNN

应用场景：输入数据不规则时

GNN

概念

点

每个点的特征🟰自身值的计算➕邻居值的计算加权

GNN的本质就是更新各部分特征，其中输入是特征，输出也是特征，邻接矩阵不改变。多层GNN的作用是让每个点具备全局特征。

线

面

邻接矩阵

通常是 [source,target] 的形式

图神经网络聚类

GCN

图卷积神经网络，半监督学习，不需要全部标签也能训练，计算损失时只用有标签的。

两个红框表示两层，softmax做多分类。

大部分GCN，3-5层就够了。