gcn架构用了多少代

一、GNN架构的演进历程

GNN（GrahNeuralNetwork，图神经网络）作为一种新兴的深度学习模型，在处理图结构数据方面表现出色。从GNN的诞生至今，其架构已经经历了多代演进。小编将详细介绍GNN架构的演进历程，以帮助读者更好地了解这一领域的发展。

二、第一代GNN：GCN（GrahConvolutionalNetwork）

第一代GNN以GCN为代表，其核心思想是将卷积操作应用于图结构数据。GCN通过聚合节点邻域信息，实现了对节点特征的提取和更新。这一代GNN在知识图谱、推荐系统等领域取得了显著成果。

三、第二代GNN：GAT（GrahAttentionNetwork）

第二代GNN以GAT为代表，其核心思想是引入注意力机制，使模型能够根据节点之间的相似度进行权重聚合。GAT在处理异构图时表现出色，能够有效提取节点特征。

四、第三代GNN：GGN（GrahGatedNetwork）

第三代GNN以GGN为代表，其核心思想是引入门控机制，使模型能够根据输入信息动态调整节点特征。GGN在处理动态图时表现出色，能够有效捕捉节点特征的变化。

五、第四代GNN：GDN（GrahDisentangledNetwork）

第四代GNN以GDN为代表，其核心思想是将图结构分解为多个子图，并分别进行建模。GDN在处理大规模图数据时表现出色，能够有效降低计算复杂度。

六、第五代GNN：GNN-Ho

第五代GNN以GNN-Ho为代表，其核心思想是引入跳跃连接，使模型能够跨越多个邻域层进行信息传递。GNN-Ho在处理复杂图结构时表现出色，能够有效提取全局特征。

七、第六代GNN：GNN-Transformer

第六代GNN以GNN-Transformer为代表，其核心思想是借鉴Transformer模型中的自注意力机制，使模型能够更好地捕捉节点之间的长距离依赖关系。GNN-Transformer在处理大规模图数据时表现出色，能够有效提高模型的性能。

GNN架构经历了多代演进，从GCN到GNN-Transformer，每一代都在不断优化和提升。随着深度学习技术的不断发展，相信GNN架构在未来将会取得更加辉煌的成果。