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PyG（PyTorch Geometric）是一个基于PyTorch的库，可以轻松编写和训练图神经网络（GNN），用于与结构化数据相关的广泛应用。 它包括从各种已发表的论文中对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法，也称为几何深度学习。此外，它还包括易于使用的迷你批处理加载程序，用
图卷积获取特征需要：各节点输入特征、网络结构图。 图卷积是半监督任务，不需要全部标签，少量标签也能训练，计算损失时只考虑有标签。 针对橙色节点，计算特征：平均其邻居特征（包括自身）后传入神经网络。 GCN也可以做多层，每一层输入的还是节点特征。
同质图指的是图中的节点类型和关系类型都仅有一种 异质图是指图中的节点类型或关系类型多于一种 知识图谱包含实体和实体之间的关系，并以三元组的形式存储（头实体, 关系, 尾实体，即异质图定义的边） 一般来说，知识图谱补全有两种任务：链路预测和实体分类 如果
写在前面… 在研究生的工作中使用到了图神经网络，所以平时会看一些与图神经网络相关的论文和代码。写这个系列的目的是为了帮助自己再理一遍算法的基本思想和流程，如果同时也能对其他人提供帮助是极好的~博主也是在学习过程中，有些地方有误还请大家批评指正！
图神经网络（GNN） 代表了一类强大的深度神经网络架构。在一个日益互联的世界里，因为信息的联通性，大部分的信息可以被建模为图。例如，化合物中的原子是节点，它们之间的键是边。 图神经网络的美妙之处在于它们能够在不牺牲重要细节的情况下直接对图结构数据进
近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像识别领域也取得了显著的进步。传统的图像识别方法
消息传递是指在图神经网络（Graph Neural Network，GNN）中，从节点向邻居节点传递信息的过程。这个过程通常被称为“ 消息传递步骤 ”或“信息传播步骤”。 在消息传递步骤中，每个节点将自身的特征和邻居节点的特征合并，并计算出一个新的节点表示，然后将这个新的节点
CNN 在图像识别等任务中具有重要作用，主要是因为 CNN 利用了图片（信号）在其域中的局部平移不变性。由于图结构不存在平移不变性，所以 CNN 无法直接在图上进行卷积。 CNN 之所以能成为图像领域的明珠却很少应用于其他领域原因是：「图片是一个规整的二维矩阵」，无论
计算机网络是指连接多台计算机设备，通过通信链路共享资源和信息的系统。它构建了一个相互连接的世界，使得人们可以在不同地点进行数据交换和资源共享。网络编程是指在计算机网络中，使用编程语言进行通信和数据传输的技术。现代应用中，网络编程发挥着重要作用
计算机网络是指连接多台计算机设备，通过通信链路共享资源和信息的系统。它构建了一个相互连接的世界，使得人们可以在不同地点进行数据交换和资源共享。网络编程是指在计算机网络中，使用编程语言进行通信和数据传输的技术。现代应用中，网络编程发挥着重要作用
