大模型面试 - 图神经网络（GNN）
文摘
科技
2024-08-08 06:18
湖北
本合集包含60篇大模型面试文章（机器学习、深度学习、大模型各20篇），共计299微信豆，谢谢您的订阅。
适合人群：
在校学生：如果你是在校学生，对AI有浓厚兴趣，并希望通过学习相关内容增强自己的实践能力，以便在未来的实习或工作中脱颖而出，那么大模型的知识将是你简历上的一大亮点。
职场新人：对于那些刚刚步入职场不久的同学，如果你想通过掌握大模型技术来提升自己的职业竞争力，无论是为了升职加薪还是寻求更好的职业发展机会，这部分内容都将是你的宝贵资产。
追求效率者：如果你希望通过“偷懒”来节省时间，获取整理好的大模型面试资料和信息，以便更高效地准备面试或学习，那么这些资源将是你的得力助手。
经验交流者：渴望与行业内的专业人士近距离交流，汲取更多实战经验，获取第一手行业信息的人群，也将从这些内容中受益匪浅。
不适合人群：
- 自主学习强者：对于那些已经拥有强大自我学习能力，能够独立完成AI相关知识学习的人来说，这些额外的帮助可能不是必需的。
非AI领域人士：如果你不准备进入AI相关领域，或者对AI学习没有兴趣，那么这部分内容可能并不适合你。
图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种专门用于处理图结构数据的神经网络。图结构数据由节点（或称为顶点）和边组成，节点代表实体，边代表实体之间的关系。GNN的工作原理可以概括为“消息传递”机制。通过迭代地聚合节点和边的信息来更新图中节点的表示，并利用这些节点表示进行任务预测。GNN
图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是一种在专门用于处理图结构数据的神经网络，通过在图上进行卷积操作来捕获节点间的复杂关系和特征。GCN通过聚合每个节点及其邻居节点的信息来更新节点的表示。这一过程可以看作是在图中进行信息的聚合（Aggregation）和更新（Update），类似于传统卷积网络（如CNN）在局部邻域进行信息处理的思想。GCN
图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）通过引入注意力机制来学习节点之间的依赖关系，从而更好地捕捉图结构中的信息。与传统的图神经网络（如GCN）相比，GAT为每个邻居节点分配不同的注意力权重，使得模型能够自适应地关注更重要的节点信息。GAT
GraphSage（Graph Sample and Aggregate）是一种在图（Graph）上学习节点表示（Node Embedding）的算法。GraphSage由于其归纳学习的能力和对大规模图的有效处理，被广泛应用于各种需要节点嵌入的场景中，如社交网络分析、推荐系统、知识图谱等。通过GraphSage生成的节点嵌入，可以大大提高这些任务的性能和效率。GraphSage
