GNN是和RNN一样的吗？多次循环，但是更新的是同一批参数？
GNN（图神经网络）和RNN（循环神经网络）不一样，虽然两者都存在“参数共享”的核心设计，但“循环”的本质、目的和数据场景完全不同，不能简单等同。下面从你关心的“循环逻辑”和“参数更新”切入，结合两者的核心差异展开说明：
一、先明确核心结论
RNN的“循环”是沿“时间步”的序列循环，目的是捕捉时序依赖（如句子中“词的先后顺序”）；GNN的“循环”（若存在）是沿“图结构的消息传递轮次”的空间循环，目的是捕捉节点的“多跳邻居依赖”（如社交网络中“朋友的朋友”的影响）。两者的参数共享逻辑也完全不同。
二、RNN：沿“时间步”循环，参数全共享
RNN的设计初衷是处理序列数据（如文本、语音、时间序列），这类数据的核心特征是“元素有先后顺序”（即“时间维度”）。
1. RNN的“循环”逻辑
以文本处理为例（每个词是一个时间步t）：
- 输入：第
t个词的嵌入向量x_t； - 隐藏状态：
h_t = σ(W·h_{t-1} + U·x_t + b)，其中h_{t-1}是上一个时间步的隐藏状态； - 循环本质：每一步都依赖“前一步的结果”，相当于把“同一个计算模块”（用
W、U、b定义）沿时间步重复执行，直到序列结束（如句子的最后一个词）。
简单说：RNN的“循环”是**“时间上的重复”**，必须按顺序执行（先算h_1，再算h_2，…，最后算h_T）。
2. RNN的“参数共享”
RNN的所有时间步共享同一套参数（W：隐藏状态的权重，U：输入的权重，b：偏置）。
原因：
- 减少参数数量（若每个时间步用不同参数，序列越长参数越多，易过拟合）；
- 保证“相同语义的词在不同位置有一致的处理逻辑”（如“猫”在句子开头和结尾都被识别为“动物”）。
三、GNN：沿“消息传递轮次”循环（非必需），参数“同层共享”
GNN的设计初衷是处理图结构数据（如社交网络、分子结构、知识图谱），这类数据的核心特征是“元素（节点）通过边连接，无固定顺序”（即“空间维度”）。
GNN的核心逻辑是“消息传递”：节点通过聚合“邻居节点的信息”来更新自身的嵌入（相当于“向邻居学习”）。而“循环”并非所有GNN都必需，需分情况讨论：
1. GNN的“循环”逻辑（仅部分场景存在）
GNN的“循环”是“空间上的多轮迭代”（即“消息传递轮次k”），目的是让节点获取“更远邻居的信息”：
- 1轮迭代：节点仅聚合“1跳邻居”（直接相连的节点）的信息；
- 2轮迭代：节点聚合“1跳邻居 + 2跳邻居”（邻居的邻居）的信息；
- …
k轮迭代：节点聚合“k跳以内所有邻居”的信息。
注意：
- 基础GNN（如GCN、GAT）通常是“单层/少数几层”，即“有限轮次的消息传递”，并非像RNN那样“沿序列长度无限循环”；
- 只有特殊GNN（如图循环网络GRN、深度GNN）会进行多轮循环，但循环的“维度”是“邻居范围”，而非“时间”。
2. GNN的“参数共享”
GNN的参数共享是“同一层内所有节点共享”，而非“跨轮次共享”（若多轮，则每一轮有独立参数）：
- 例：GCN的某一层中，所有节点计算嵌入时，都使用同一套权重矩阵
W； - 原因：图中节点无固定顺序，需保证“相同类型的节点（如社交网络中的“用户”）有一致的聚合逻辑”，同时减少参数数量。
对比RNN：RNN是“所有时间步共享同一套参数”，GNN是“同层所有节点共享同一套参数，不同轮次（层）参数独立”。
四、GNN与RNN的核心差异对比
为了更清晰区分，用表格总结关键维度：
| 对比维度 | RNN（循环神经网络） | GNN（图神经网络） |
|---|---|---|
| 核心处理数据 | 序列数据（有时间顺序，如文本、语音） | 图结构数据（无固定顺序，如社交网络） |
| “循环”的本质 | 沿时间步循环（时序依赖） | 沿消息传递轮次循环（空间依赖） |
| 循环的必要性 | 必须循环（需处理完整序列） | 非必须（1轮可获取1跳信息，多轮可选） |
| 参数共享方式 | 所有时间步共享同一套参数 | 同层节点共享参数，不同轮次参数独立 |
| 计算顺序 | 严格顺序（先t=1，后t=2…） | 可并行（同一轮中所有节点可同时计算） |
五、关键澄清：避免“循环=参数共享”的误解
你提到的“多次循环，但是更新的是同一批参数”，仅符合RNN的逻辑，不符合GNN：
- RNN的“循环”是“时间上的重复使用同一批参数”；
- GNN若有“循环”（多轮消息传递），每一轮都是“使用新的参数”（不同层参数不同），并非“更新同一批参数”。
简言之：RNN是“一次参数，多次循环使用”；GNN是“多次循环（轮次），每次使用不同参数”。