圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種重要的技術(shù)，它涉及到復(fù)雜的數(shù)學(xué)和計(jì)算理論。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原型。人腦是思維活動(dòng)的物質(zhì)基礎(chǔ)，其中的大腦皮層擁有大約10^11個(gè)神經(jīng)元。這些神經(jīng)元通過(guò)神經(jīng)突觸相互連接，形成了一個(gè)高度復(fù)雜且動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)。作為學(xué)科研究的對(duì)象，生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要探索人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、功能及其工作機(jī)制，以揭示人腦思維和智能活動(dòng)的規(guī)律。

與此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在某種簡(jiǎn)化意義下的技術(shù)復(fù)現(xiàn)，旨在根據(jù)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及實(shí)際應(yīng)用需求，構(gòu)建實(shí)用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。設(shè)計(jì)相應(yīng)的學(xué)習(xí)算法以模擬人腦的某種智能活動(dòng)，并在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)以解決實(shí)際問(wèn)題。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要研究智能的機(jī)理，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則關(guān)注智能機(jī)理的實(shí)現(xiàn)，兩者相輔相成。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）是一種基于圖論的深度學(xué)習(xí)模型，它在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。例如，在疾病診斷和治療方面，GNN可以極大地提高精度和效率。以癌癥為例，GNN不僅可以識(shí)別腫瘤的類(lèi)型和位置，還能預(yù)測(cè)癌癥的轉(zhuǎn)移和治療效果，其準(zhǔn)確性高于傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)檢測(cè)方法。GNN在個(gè)性化治療方面也有著廣泛的應(yīng)用，能夠通過(guò)融合患者的多類(lèi)信息建立起患者關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為醫(yī)生提供更好的診斷和治療支持。

盡管GNN在醫(yī)學(xué)中已取得許多突破，但其應(yīng)用潛力遠(yuǎn)不止于此。例如，通過(guò)將更多的生物信息納入GNN模型中，如代謝組學(xué)數(shù)據(jù)和微生物組數(shù)據(jù)，可以建立更為完整和精細(xì)的生命系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型。GNN在藥物篩選、疾病預(yù)測(cè)和臨床決策等方面也有廣泛的應(yīng)用前景。

近年來(lái)，圖模型的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，如社交網(wǎng)絡(luò)、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)等。越來(lái)越多的圖算法被應(yīng)用于搜索推薦、時(shí)間序列等領(lǐng)域，并取得了顯著的成功。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種重要的圖模型應(yīng)用，可以用于社交媒體中的用戶聚類(lèi)，依據(jù)用戶之間的關(guān)注關(guān)系構(gòu)建圖模型，并學(xué)習(xí)每個(gè)用戶的嵌入信息來(lái)進(jìn)行聚類(lèi)。通過(guò)將節(jié)點(diǎn)和邊賦予不同的含義，圖可以表達(dá)更多的信息。例如，節(jié)點(diǎn)可以是用戶，邊可以是電話聯(lián)系，這樣就可以表示一個(gè)與電話相關(guān)的社交網(wǎng)；或者節(jié)點(diǎn)是商品，邊是用戶的購(gòu)買(mǎi)順序，表示一個(gè)用戶的購(gòu)物網(wǎng)絡(luò)。

在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)和邊的轉(zhuǎn)換是關(guān)鍵。所有的節(jié)點(diǎn)被轉(zhuǎn)化為一個(gè)遞歸單元，所有的邊組成一個(gè)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一旦完成節(jié)點(diǎn)和邊的轉(zhuǎn)換，圖就會(huì)在節(jié)點(diǎn)之間執(zhí)行消息傳遞。這個(gè)過(guò)程也被稱為Neighbourhood Aggregation，因?yàn)樗婕暗酵ㄟ^(guò)有向邊從給定節(jié)點(diǎn)周?chē)闹車(chē)?jié)點(diǎn)推送消息。對(duì)于GNNs來(lái)說(shuō)，相鄰節(jié)點(diǎn)通過(guò)邊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將信息傳遞給參考節(jié)點(diǎn)上的遞歸單元。遞歸單元的新嵌入會(huì)通過(guò)遞歸函數(shù)和邊緣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行更新。

當(dāng)前每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)自己和相鄰節(jié)點(diǎn)的信息會(huì)有更多的了解，從而得到整個(gè)圖更精確的表示。為了進(jìn)行進(jìn)一步的處理或簡(jiǎn)單表示圖，我們可以將所有embeddings相加，得到一個(gè)表示整個(gè)圖的向量。使用某種特定的表示方法（如哈希映射）往往比使用鄰接矩陣效果更好。這些矩陣并不真正代表圖形的獨(dú)特特征或方面。盡管存在任何圖形扭曲問(wèn)題只是節(jié)點(diǎn)之間的邊連接問(wèn)題。除此之外，“狗男女”一詞在網(wǎng)絡(luò)上廣為流傳的一個(gè)梗源于某娛樂(lè) *** 與字母縮寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)文化的發(fā)展。“姑奶奶”也是一個(gè)詞語(yǔ)的首字母縮寫(xiě)在網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)境中的廣泛使用。目前在網(wǎng)絡(luò)交流或彈幕中，“狗男女”常常被視為一種網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)代替直接表達(dá)某些情感或觀點(diǎn)的方式之一。“姑奶奶”同樣也被用作網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)中的一種常見(jiàn)的表達(dá)詞形式的變化與理解詞意所揭示的信息正在影響著人們交流和溝通的深層次需求和實(shí)踐表達(dá)方式的重要發(fā)展趨勢(shì)之一。