什么是图神经网络？
图神经网络(GNNs)GNNs专门用于处理图数据，它包含节点（实体）和边（关系）。GNNs通过消息传递，允许节点交换信息并更新表示，学习图模式和关系。它们具有处理图数据、可扩展性和可解释性等优势，在社交网络分析、分子建模和推荐系统等领域广泛应用。虽然GNNs面临过度平滑和空间复杂度等局限性，但其发展趋势包括对异构图、动态图、可解释性和量子GNNs的研究。
Pytorch使用卷积神经网络对CIFAR10图片进行分类方式
使用PyTorch构建卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行图像分类。CNN是一种神经网络，专为处理网格数据（如图像）而设计，它利用卷积层来提取数据中的空间特征。PyTorch是一个流行的Python深度学习库，提供了构建和训练神经网络的工具。分步指南涵盖了数据加载、模型架构、损失函数、优化器以及训练和评估模型的过程。
什么是图神经网络？
图神经网络（GNNs）是处理图数据的神经网络，可学习图中的模式和关系。通过消息传递机制，节点交换信息并更新自己的表示。GNNs具有处理图数据、可扩展性和可解释性的优点，广泛应用于社交网络分析、药物发现、推荐系统等领域。但其也存在过度平滑、空间复杂度高和超参数优化繁琐的局限性。随着异构图、动态图、可解释性和量子GNNs等研究方向的发展，图神经网络领域正在不断进步。
