?gnn是圖神經(jīng)網(wǎng)絡（Graph Neural Network）的縮寫，它是一種基于圖結(jié)構(gòu)的深度學習模型。它可以對圖數(shù)據(jù)進行學習和推理，具有強大的表達能力和泛化能力，在許多應用領域都有廣泛的應用。

gnn的用途主要包括圖數(shù)據(jù)表示學習、節(jié)點分類、鏈接預測、社區(qū)、知識圖譜填充等。它可以處理各種類型的圖數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)絡、知識圖譜、生物網(wǎng)絡等。通過學習圖數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征，gnn可以提取出圖中節(jié)點之間的關系和規(guī)律，并將其轉(zhuǎn)換為向量表示，從而實現(xiàn)對復雜圖數(shù)據(jù)的有效建模和分析。

除了以上提到的應用領域外，gnn還在自然語言處理、計算機視覺等領域也有著重要的作用。，在自然語言處理中，gnn可以將句子表示為圖結(jié)構(gòu)，并從中提取出句子之間的語義關系；在計算機視覺中，gnn可以將圖片表示為超像素圖，并通過學習超像素之間的關系來實現(xiàn)對圖片內(nèi)容的理解。

例句參考：

1. gnn是一種強大而靈活的深度學習模型，在社交網(wǎng)絡分析中有著重要的應用。

2. 通過學習知識圖譜的結(jié)構(gòu)和特征，gnn可以實現(xiàn)對知識圖譜的自動補全和推理。

3. gnn在生物網(wǎng)絡分析中具有廣泛的應用，可以幫助科研人員挖掘出潛在的生物信息。

4. 基于gnn的節(jié)點分類算法可以有效地解決圖數(shù)據(jù)中的半監(jiān)督學習問題。

5. gnn在計算機視覺領域也有著重要的作用，可以幫助計算機更好地理解圖片內(nèi)容。

gnn是一種強大的深度學習模型，在多個領域都有廣泛的應用。它不僅能夠處理各種類型的圖數(shù)據(jù)，還可以將復雜的圖結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為向量表示，從而實現(xiàn)對圖數(shù)據(jù)的有效建模和分析。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，相信gnn將會在更多領域發(fā)揮重要作用。