A11 · 第 2 章 · 课程规划页
消息传递与图卷积
本章研究消息传递与图卷积。内容依次处理消息函数、聚合算子与状态更新、GCN 归一化、GraphSAGE 采样与 GAT 权重、层数、感受野与过平滑诊断。
- 所在 Part
- 第一编 图表示
- 预计学习
- 40 分钟
- 建设状态
- 已规划，尚无正式正文
计划实验
本章未登记独立交互实验；定义、公式和例题仍按下列提纲规划。
LEARNING OBJECTIVES
完成本章后应能
- 01准确说明消息函数、聚合算子与状态更新。
- 02完成GCN 归一化、GraphSAGE 采样与 GAT 权重所需的推导、证明或算法。
- 03使用计算、例题或反例检验层数、感受野与过平滑诊断。
PLANNED SECTIONS
计划章节结构
- 01
消息函数、聚合算子与状态更新
界定消息函数、聚合算子与状态更新，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
- 02
GCN 归一化、GraphSAGE 采样与 GAT 权重
推导GCN 归一化、GraphSAGE 采样与 GAT 权重，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
- 03
层数、感受野与过平滑诊断
检验层数、感受野与过平滑诊断，明确使用的条件、主要结论与可复核步骤。
计划定义
消息函数、聚合算子与状态更新：对象、记号与前提
围绕消息函数、聚合算子与状态更新列出主要对象、符号、前提与定义边界。
计划公式
GCN 归一化、GraphSAGE 采样与 GAT 权重：关系、判据与可复核步骤
把GCN 归一化、GraphSAGE 采样与 GAT 权重整理为可检查的关系、判据或算法步骤；涉及定量模型时写出公式，并说明符号、适用条件，以及需要时的单位或复杂度。
计划例题
层数、感受野与过平滑诊断：案例、反例与核验
围绕层数、感受野与过平滑诊断给出明确输入、前提或数据，逐步分析并用反例、误差、守恒量或边界条件复核。
计划练习
消息传递与图卷积：定义、关系与边界综合练习
联结消息函数、聚合算子与状态更新、GCN 归一化、GraphSAGE 采样与 GAT 权重与层数、感受野与过平滑诊断，分别检验定义辨析、主要步骤和适用边界。
本章概念落点
以下位置是术语、搜索和知识图谱引用本计划章节时使用的稳定链接。
- 图神经网络通过邻域消息传递更新节点表示，并用置换不变聚合处理非欧氏结构。
关键词
消息传递、图卷积、第一编 图表示、图神经网络与几何深度学习