gin公式原理 gnn傅里叶变换公式原理
GIN公式原理与GNN主要涉及到图神经网络(Graph Neural Network, GNN)的理论基础。下面简要解释GIN公式原理和GNN的含义。
GIN公式原理是指一种图神经网络的模型，其核心思想是将图结构数据转化为频域信号，再通过傅里叶变换等手段，研究图节点之间的内在联系。这种模型基于频域的数学原理，通过谱方法定义图结构，其中G=(V,E,W)代表了图的数学结构，V是顶点的集合，E是边的集合，W是权重的集合。
GNN则是一种深度学习模型，用于处理图结构数据。GNN通过对图的节点进行聚合、转换和更新等操作，学习节点之间的复杂关系，从而提取出有用的信息。
最后总结，GIN公式原理与GNN结合起来可以更好地理解和处理图结构数据。在实际应用中，这些模型可用于各种复杂的图数据处理任务，如社交网络分析、推荐系统、化学分子结构预测等。

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