DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练图神经网络。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行图神经网络的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。

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1. 图神经网络的基本概念

图神经网络的核心思想是通过消息传递机制（Message Passing）在图结构上进行信息传播和聚合。常见的GNN模型包括：

• 图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）：通过卷积操作聚合邻居节点的信息。
• 图注意力网络（Graph Attention Networks, GATs）：通过注意力机制加权聚合邻居节点的信息。
• 图同构网络（Graph Isomorphism Networks, GINs）：通过多层感知机（MLP）聚合邻居节点的信息。

接下来，我们将通过代码示例详细讲解如何使用DeepSeek实现图卷积网络（GCN）。