GNN的GitHub开源代码

简介：
这段简介可以描述为：GNN的GitHub开源代码提供了图神经网络模型的相关实现和应用示例，旨在帮助研究者和开发者更好地理解和使用这一领域的技术。 最近人工智能（AI）经历了一次复兴，在视觉、语言、控制与决策等领域取得了显著进展。这一进步部分归功于廉价数据及计算资源的普及，这些条件恰好契合了深度学习的优势所在。然而，人类智能在压力下发展出的独特特征——例如超越个体经验的能力，至今仍是现代人工智能难以企及的目标。 我们认为，在AI中实现类似人类能力的关键在于组合概括，并且结构化表示和计算是达成这一目标的核心要素。我们拒绝“手工工程”与“端到端”学习之间的二元对立选择，而是提倡一种能够从两者互补优势中获益的方法论。本段落探讨了如何在深度学习架构内运用关系归纳偏差以促进实体、关联及其规则的学习过程。 此外，我们为AI工具箱引入了一个新的构建模块——图形网络（Graph Networks），它不仅概括并扩展了当前运行于图结构上的各种神经网络方法，还提供了一种直接操作和生成结构性知识与行为的界面。通过这种方式，图网络能够支持关系推理及组合泛化，并为此类复杂、可解释且灵活的模式奠定了基础。 我们还发布了一个开源软件库用于构建图形网络，并演示了如何在实践中应用这些技术。