图神经网络入门

本书介绍了图神经网络（GNN）的工作原理，首先回顾了图的基本概念，探讨了如何将图片、文本、分子结构和社交网络表示成图。在神经网络中表示图的部分，书中介绍了图层面、节点层面和边层面的三种任务。关于GNN的结构，书中详细解释了如何构造一个最简单的GNN，并应用于顶点分类任务和缺失数据预测任务，强调了在GNN中加入信息传递和全局信息的重要性。实验部分总结了超参数设置，并讨论了其他与GNN相关的问题，包括其他类型的图和对图进行采样和批处理的方法。总结部分概述了GNN的关键点和应用前景。