GNN是图神经网络（Graph Neural Network）的缩写，它是一种基于图结构的深度学习模型。它可以处理具有复杂拓扑结构的数据，如社交网络、知识图谱等。GNN在近年来受到了广泛关注，被认为是解决图数据上的机器学习任务的有效方法。

怎么读（音标）

GNN读作[dʒiː en en]。

用法

GNN主要用于处理图数据上的分类、回归和聚类等任务。它通过学习节点之间的关系和特征来提取图结构中的信息，并将其应用于具体的任务中。GNN可以灵活地处理不同类型的图数据，并且在许多实际应用中都取得了出色的表现。

例句1：社交网络中用户之间的关系可以通过GNN进行建模，从而帮助我们预测用户之间是否会成为朋友。

Example 1: The relationships between users in social networks can be modeled using GNN, which helps us predict whether two users will become friends or not.

例句2：在推荐中，GNN可以利用商品之间的关联性来提高推荐效果。

Example 2: In recommendation systems, GNN can use the associations between products to improve the recommendation accuracy.

例句3：知识图谱中实体之间复杂多样的关系可以通过GNN进行学习，从而帮助我们更好地理解知识之间的。

Example 3: The complex and diverse relationships between entities in knowledge graphs can be learned using GNN, which helps us better understand the connections between knowledge.

例句4：GNN也可以用于图像数据，在图像分割任务中，可以利用图结构来提取像素之间的关系，从而改善分割结果。

Example 4: GNN can also be applied to image data, for example, in image segmentation tasks, it can use graph structures to extract relationships between pixels and improve the segmentation results.

例句5：在自然语言处理中，GNN可以将语言建模转换为图结构建模，并通过学习单词之间的关系来提高文本分类和命名实体识别等任务的性能。

Example 5: In natural language processing, GNN can transform language modeling into graph structure modeling and improve the performance of tasks such as text classification and named entity recognition by learning the relationships between words.

同义词及用法

GNN的同义词包括Graph Neural Network、Graph Convolutional Network（GCN）等。它们都是指基于图结构的深度学习模型，在处理图数据上具有相似的功能和应用场景。

编辑总结

GNN是一种基于图结构的深度学习模型，它可以有效地处理具有复杂拓扑结构的数据，并在许多领域取得了出色的表现。它的应用范围广泛，可用于处理图数据上的各种机器学习任务。随着对GNN的研究和发展，相信它将会在未来的人工智能领域发挥越来越重要的作用。