面向高级用户的图神经网络解释

图神经网络是一种专门针对图结构调整的神经网络，通过在节点及其邻居之间交换信息来工作。

基本思想是每个节点通过聚合邻居节点和边的特征来更新其状态。

典型的GNN模型使用迭代的信息传递和聚合步骤（Message Passing）来捕捉局部和全局的图信息。

该技术应用于分子分析、推荐系统和网络预测等领域。

不同的架构如图卷积网络（GCN）或图注意力网络（GAT）通过不同的聚合和加权方法扩展了这一概念。