从分歧走向融合：图神经网络才于了怎样的演化之路？

救GNN生成隔壁端口操作过程里面各有不同的隔壁端口权重各有不同的缺陷。平面图警觉网西路独有了Transformer总共学模型里面的警觉机制，在计数平面图里面会根据隔壁端口形态的各有不同来为其分配各有不同的的点。

GAT体能训练GCN需了解到整个平面图形态，无需发觉每个端口的隔壁端口即可，计数的极快，可以在各有不同的端口上来进行并行计数也可以对未见过的平面图形态来进行补救缺陷，既能补救缺陷有监督目标也能补救缺陷无监督目标。

在平面图神经网西路拓展的操作过程里面，为了补救平面图网西路计数操作过程里面的精准度与拓展缺陷，世代又世代的一新总共学模型被迅速里斯成。在里斯成后的十几年里被迅速延展，后曾拓展成了平面图傅立叶网西路、 平面图警觉网西路、平面图自放大器、平面图叠加成网西路和平面图异度网西路等多个稍长子层面。

在这其里面，平面图傅立叶网西路GCN、GraphSAGE、平面图警觉网西路GAT算得是平面图神经网西路拓展脉络操作过程里面的重要经典，也是拓展操作过程里面的重要端口。

平面图神经网西路晚近叠加成的各类总共学模型，在补救缺陷非形态化图表时的成色能力也，使其在网西路图表数据分析、里斯拔系统、宇宙学仿真、重构补救缺陷和平面图上的Pop优化缺陷方面都赢取了一新的打破。

二、行业多层面的“栽”

在平面图神经网西路的拓展历程里面，前所文谈及过其独有的五个稍长子层面，在这五个稍长子侧向里面，近几年最火热的侧向算得是平面图傅立叶神经网西路（GCN）与平面图警觉网西路（GAT）的拓展了。

GCN的起势归功于多层神经网西路里面傅立叶神经网西路的拓展。2015年微软数据分析院152层的ResNet的声名鹊噪，神经网西路的“最深处”首次打破了100层、仅有的神经网西路甚至超过了1000层。

更大消除了最深处过大的神经网西路体能训练困难缺陷，证明了其在堆叠多层上体能训练的有效性，所以近几年平面图傅立叶神经网西路也更进一步带入数据分析热点。

GCN在平面三维分类、目标检测、语义重叠、光影详述等层面的领域，已被随之撰写在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等计数机光影与神经网西路的顶级决议里面，带入中国地区计数机层面顶会常被剪到的“熟脸”。

在领域出发点方面，比如在生物医疗层面，从药物分稍长子的合作开发开发到细胞内分稍长子形态得成结论，从光影废话到连续性的阅读认知缺陷，从自动驾驶系统认知层里面的3D点云图表努力学习到铁西路运输流量的得成结论等，都可以看见平面图神经网西路广阔的领域期望。

在音影娱乐层面，以我们熟悉的音乐模拟器搜狐云为例，各有不同于一般的聊天脚注或平面图表，音乐的图表为各类跨域图表，一维更为多。

再进一步叠加上极多的浏览器领域，传统观念的微电脑努力学习工具体能训练效率大受容许，变得十分不切实际。

而平面图神经网西路技术的约束性较小，可以把每个浏览器当想到点，浏览器的标签作为边，在此新仿真数据分析，能更为高效地也就是说、筛选某一类浏览器。

搜狐云运用搜索引擎飞桨的PGL平面图神经网西路能力也，挖掘浏览器的形态、歌词的形态、浏览器对歌词的行为形态，实现精准的音乐里斯拔。

搜索引擎飞桨的PGL平面图神经网西路可以支持者搜狐音乐超大规模图表的极低成本全平面图存储、敏捷稍长子平面图数据库、高效平面图努力学习等，很难自如的补救缺陷搜狐百亿级别的大规模图表。

在铁西路运输层面，滴滴成行数据分析了一种基于异度多平面图傅立叶神经网西路的网约车生产量得成结论总共学模型。

通过数据分析区域彼此之间多样的异度依赖关系，对网约车生产量来进行直观得成结论，指导机动车辆的调度，大幅里斯高机动车辆的运用率，减少等待时间，并在一定程度上缓和了铁西路运输的堵车。

事实上，基于超大规模多样图表的浏览器与内容认知是许多互联网内容行业所面对的合作开发课题。而平面图神经网西路现在带入现今互联网行业高效也就是说浏览器与内容形态的关键技术。

平面图神经网西路现在被广泛应用领域在社交网西路、里斯拔系统、科科学数据分析、化学分稍长子得成结论、科学知识平面概要等层面。

三、迈进“多平面图”揉合

在平面图神经网西路的拓展操作过程里面，总结来说最终演化成了五个稍长子层面：平面图傅立叶网西路、平面图自放大器、平面图叠加成网西路、平面图反应器网西路和平面图警觉网西路。

这些稍长子层面的拓展也代表着平面图神经网西路的差异化的演绎侧向。平面图傅立叶网西路、平面图警觉网西路在前所文都谈及过，平面图反应器网西路是较晚成现的GNN网西路总共学模型，不一定将平面图图表叠加为脱氧核糖核酸，在体能训练的操作过程里面脱氧核糖核酸会迅速地递归演进和变异。

平面图叠加成网西路是叠加成平面图图表的GNN，在适用一定的游戏规则对端口和边来进行拆开,最终叠加成具备特定属性和建议的目标平面图，在仿真叠加成平面图的科学数据分析、生物二期工程等层面领域广泛应用。

每种各有不同的平面图神经网西路稍长子层面拓展都有自己对平面图形态图表补救缺陷的一套法制,其里面的具体来说有差别，但它们彼此之间也并不是相互间孤立和排挤。平面图自放大器里面构成着平面图傅立叶层,平面图警觉网西路也大多以其他平面图神经网西路连续性为基石。

现今相比之下较小众的揉合方的单是平面图傅立叶神经网西路与其他GNN稍长子层面的混合相比之下较多。在平面图神经网西路的实际上领域里面,将会更为很难补救多样的二期工程缺陷，这也很难多平面图的揉合：根据具体平面图的分布和形态讯息,以及目标的市场需求,考虑Pop合适的平面图神经网西路,来更为加单独努力学习平面图形态图表。

平面图神经网西路的核心在于标准化的表示平面图形态图表与发送至层内或层间图表讯息。

经过十几年的迅速拓展, 通过各行业内行业紧贴的领域以及实验者室里面假说的迅速增量，GNN 在假说上和出发点上都被证实是对平面图形态图表补救缺陷的一种有效工具和连续性。

不过虽然平面图神经网西路在实际上领域里面赢取了极佳的优异成绩，但也不存在着一些很难现代化的地方，这也是平面图神经网西路将会似乎的拓展侧向。

网西路最深处的延展。在大规模图表集的迅速增多拓展里面,平面图端口彼此之间的边通往生产量渐次增多，这也更大增高了体能训练操作过程里面的计数log,似乎致使过近似的现象发生。如果加深网西路层总共,就才会容许每层端口生产量。但这也会促使一新的缺陷：网西路层总共的增高会使得形态聚集的常态少,致使端口彼此之间讯息传播严重影响。这一矛盾性缺陷是将会数据分析的重点之一。平面图图表动态性的补救缺陷能力也忽视。原先的 GNN 大多补救缺陷的是连续性平面图，但在实际上的二期工程领域里面，图表的增高和扭转是单纯,在这些目标补救缺陷里面,图表平面图的动态变异是无法忽略的。如何对平面图的动态性来进行单独兼顾是将会的数据分析侧向之一。多目标市场需求里面，GNN能力也揉合性差。在实际上的平面图补救缺陷目标里面，多总共的目标都相比之下较多样，抽象成的平面图形态多域多可定义，而GNN的能力也范围大多总共的具体并不需要并不需要补救缺陷其里面的某一各种类型。多样的多网西路揉合缺陷，GNN并无法补救缺陷。现今相比之下较小众的多网西路揉合方的单更为多的是GCN与其他GNN解法相混合。

我们发觉AI的关键能力也就是辨识与努力学习，在日一新月异的总共字技术拓展里面，平面图神经网西路的拓展在假说和出发点里面都证明了对于最深处努力学习能力也的补充。

随着平面图图表的规模愈加大。如果平面图神经网西路可以在最深处努力学习的黑箱里面既能补救缺陷大规模的平面图图表，又能表达成微电脑思考的逻辑因果，那么这对于AI的数据分析来说，就是关键性的打破。

说不定我们最所想的微电脑迈进通用化过关斩将计算机科学似乎会从平面图神经网西路开始。

不过这一切也是一种相比较的主角，平面图神经网西路的拓展虽然赢取了一些优异成绩，但离我们触达通用化的过关斩将计算机科学西路仍道阻且稍长，技术的拓展从假说到时间很难AI思考的打磨，行业的点点割裂与兼顾，这些都很难时间的灌溉才能栽。

我们就所想着扭转世界的超过关斩将神经元们带领我们普罗大众们决定带入这个AI一新大陆。

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题平面图来自 Unsplash，基于CC0协议。

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