请详细解释GNN（图神经网络）的基本原理，
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<p>图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。其基本原理主要包含以下几个要点:</p>
<ol>
	<li><strong>图表示:</strong>GNN将图结构数据表示为节点和边的集合。每个节点可以包含特征向量，边也可以包含特征信息。</li>
	<li><strong>消息传递:</strong>GNN通过邻域聚合的方式，将每个节点的信息与其邻居节点的信息结合，形成新的节点表示。这个过程可以迭代多次，逐步聚合更大范围的信息。</li>
	<li><strong>状态更新:</strong>在每次消息传递后，GNN使用特定的函数更新每个节点的状态，这个函数通常是非线性的。</li>
	<li><strong>池化:</strong>在多层消息传递之后，GNN通常会对节点表示进行池化操作，得到整个图的全局表示。</li>
	<li><strong>输出:</strong>根据任务需求，GNN可以将节点表示、边表示或图的全局表示作为输出，用于节点分类、链接预测、图分类等任务。</li>
</ol>
<p>GNN的核心思想是通过在图结构上进行消息传递和状态更新，逐步提取和整合图中的局部和全局特征，从而实现对图数据的深度学习。通过这种机制，GNN在社交网络分析、化学分子建模、推荐系统等领域展现了强大的表示能力和应用潜力。</p>
<p>总结来说，GNN通过模拟图中的信息传播过程，有效地捕捉了图结构数据的拓扑特性和复杂关系，为处理非规则数据的机器学习任务提供了一种新的思路和方法。</p>
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