图神经网络，这到底是个什么？

摘要：图神经网络是一种基于图结构的深度学习方法。 1、什么是图神经网络

图神经网络（Graph Neu做ral Networks, GNNs）是一种基于图结构的深度学习方法，从其定义中可以看出图神经网络主要由两部分组成，即“图”和“神经网络”。这里的“图”是图论中的图数据结构，“神经网络”是我们熟悉的深度学习NN结构，如MLP，CNN，RNN等。要了解图神经网络我们需要先回顾一下“图”和“神经网络”的基本概念。

1.1图的定义

1.2典型神经网络

典型的神经网络结构有两条主线，一条主线是卷积神经网络，简称CNN，主要用于图像类数据的处理。另一条主线是循环神经网络，简称RNN，主要用于时序类数据的处理。由于神经网络结构的介绍不是本篇的重点，因此在这里不做重点介绍。只展示如下两图典型的CNN和RNN的结构：

下图展示了当前的主流神经网络结构以及适用的场景：

1.3图神经网络

根据上述对图和神经网络的回顾，我们可以看出，图神经网络就是借助神经网络的“能力”如深度特征抽取等来处理图结构的数据，因此对于图神经网络，其直观的结构应该如下图：

 

其中图结构的数据有许多，如社交网络图、交通路线图、人物关系图、分子结构图、计算结网络拓扑图等等。这些数据都可以作为图神经网络的输入。之后经过特定的神经网络结构，如MLP，CNN，RNN等的基于图结构的运算，可以完成对于图表示的分类，图的节点或边的预测等功能。

2、为什么需要图神经网络

近年来，深度学习已经彻底改变了许多机器学习任务，从图像分类和视频处理，到语音识别和自然语言理解，这些任务中的数据通常表示在欧几里得空间中。然而，在越来越多的应用程序中，数据是从非欧几里得域生成的，并表示为具有复杂关系和对象之间相互依赖的图形。图数据的复杂性给现有的机器学习算法带来了巨大的挑战。下图左为图像（欧几里得空间），右为图（非欧几里得空间）。

传统的神经网络结构如CNN、RNN等都是接受欧几里得空间的数据作为输入，他们无法处理非欧几里得空间的数据结构，比如图和流行结构。因此对于此类数据，图神经网络就更加适合处理。近年来图神经网络的研究热度也不断提升，如下图所示：