gnn是什么意思的简写，gnn是什么意思

GNN是图神经网络（Graph Neural Network）的简写。它是一种基于图结构的深度学习模型，用于处理非欧几里得结构数据，如社交网络、化学分子、推荐系统等。

传统的神经网络模型主要针对向量和矩阵数据进行建模，而GNN则是将图结构中的节点和边作为输入，通过学习节点之间的关系来提取特征。这种方法可以更好地捕捉数据之间的复杂关系，从而提高模型的性能。

GNN的核心思想是将每个节点的特征表示作为输入，然后通过聚合邻居节点的信息来更新节点的特征表示。这个过程可以迭代多次，直到达到收敛状态。在每个迭代步骤中，GNN会计算每个节点的邻居节点的加权平均值，并将其与当前节点的特征表示相结合，以生成新的节点表示。这个过程可以看作是一种信息传递机制，通过不断地传递信息来更新节点的特征表示。

GNN的应用非常广泛，包括社交网络分析、化学分子设计、推荐系统等。例如，在社交网络分析中，GNN可以用于预测用户之间的关系，识别社区结构等。在化学分子设计中，GNN可以用于预测分子的性质，如溶解度、毒性等。在推荐系统中，GNN可以用于学习用户和物品之间的关系，从而提高推荐的准确性。

总之，GNN是一种非常有前景的深度学习模型，它可以有效地处理非欧几里得结构数据，并在许多领域中取得了显著的成果。