GNN

GNN全称----图神经网络，它是一种直接作用于图结构上的神经网络。我们可以把图中的每一个节点 V VV 当作个体对象，而每一条边 E EE 当作个体与个体间的某种联系，所有节点组成的关系网就是最后的图 U UU。

这里的V , E , U V, E , UV,E,U都可以编码成一个特征向量，所以实际上GNN还是做的是提取特征的工作而已。GNN的一个典型应用是节点分类，我们希望利用GNN提取出每个节点 V VV 的特征向量，来预测每个节点的标签。同样的，也可以通过节点与节点间的特征，来预测出对应边 E EE 的标签。当然，也可以利用所以节点提取出的特征，来预测整个图 V VV 的标签。 如下图

人工神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model)，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。