关于GCN的普及理解：简单粗暴带你快速理解GNN_哔哩哔哩_bilibili

GNN中层是什么意思？ 

GNN中的层的意思是每次消息传递一次就叫一个层，在图神经网络（GNN）中，每进行一次消息传递和更新操作通常被称为一个“层”（layer）。每个层都对应一步消息传递过程，它包括：

1. 聚合（Aggregation）：节点收集其邻居节点的特征（消息）。
2. 组合（Combination）：将聚合得到的邻居特征与节点自身的特征结合起来。
3. 更新（Update）：使用聚合和组合的结果来更新节点的特征表示。

在每个层中，每个节点都会与它的直接邻居进行交互，通过这种方式，节点的信息可以传递到其相邻的节点。随着网络深度的增加，通过多个这样的层，节点可以间接接收更远邻居的信息。因此，每经过一个层，节点的特征表示都会包含更广泛的邻域信息。这就是为什么在GNN中，网络的深度可以影响节点特征表示的“感受野”（即节点可以收集信息的图的区域大小）。

例如，在第一层，一个节点的新特征表示将只包括它自己的特征和它的直接邻居的特征。到了第二层，每个节点的表示将进一步整合其邻居的邻居的特征，从而能够捕获到更广泛的图结构信息。这样层层叠加，每个层都在原有的基础上进一步扩大了信息的传递范围。

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在图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的领域中，MPNN（Message Passing Neural Networks）和GCN（Graph Convolutional Networks）都是处理图数据的神经网络结构，但它们的设计理念和实现细节有所不同。

MPNN:

MPNN是一种框架，它概括了多种图神经网络模型的共同特征，特别是那些通过消息传递机制来更新节点的状态。在MPNN框架中，每个节点通过接收和发送信息（即“消息”）来与其邻居节点通信，并且基于这些消息来更新其自身的特征表示。MPNN可以看作是一类图网络的通用形式，其中包括了许多具体的图神经网络实现，如Graph Convolutional Networks（GCN）、Graph Attention Networks（GAT）等。

GCN:

在MPNN的框架中，消息传递和特征更新的机制可以有很多种不同的实现方式，而GCN是其中一种简单且有效的方式。它基于空间域的卷积思想，将每个节点的特征表示更新为其本身特征与邻居特征的加权平均。GCN通常在实现时会使用归一化的拉普拉斯矩阵来确保特征聚合时的数值稳定性。

与DenseNet Blocks的关系:

DenseNet是一种主要用于图像识别的卷积神经网络架构，它的特点是网络层之间存在密集的连接。这种密集连接的思想可以迁移到图神经网络中，即在图神经网络的每个层中都可以接收前面所有层的输出。

将DenseNet的思想应用到MPNN或GCN中，意味着每一层不仅使用其直接前一层的输出，而且还结合了从输入层开始到当前层之前的所有层的输出。这种做法可以改善梯度流动，增加特征的复用，同时有助于网络学习更加丰富的特征表示。在图神经网络中，这样的设计可以帮助模型捕捉更加复杂的图结构信息。