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GNN作为网络用语，简洁而直接地表达了图神经网络的核心概念。在网络交流中，大众使用GNN来指代这种强大的图数据处理技术，特别是在讨论与图相关的机器进修难题时。例如，在探讨怎样有效地分析社交网络中的用户关系时，可能会提到使用GNN来捕捉用户间的复杂交互。

图神经网络（GraphNeuralNetwork，GNN）是指使用神经网络来进修图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图进修任务需求的算法总称。GNN的历史最早可以追溯到2005年，Gori等人第一次提出GNN概念，用RNN来处理无向图、有向图、标签图和循环图等。

图神经网络（GNN）是一种机器进修算法，能够从图形中提取重要信息并做出预测。随着图表在各领域应用的日益广泛，信息量的不断增加，图神经网络已成为许多关键应用的强大工具。怎样将图数据转化为神经网络能处理的格式每个图都由节点和边组成。

GNN的定义：在深度进修领域，传统技巧的成功扩展到处理非欧氏空间数据的挑战促使了图神经网络的兴起。GNN结合了卷积网络、循环网络和自动编码器的想法，以适应图数据的特性，如节点间的交互和依赖关系。图神经网络与图嵌入和网络嵌入密切相关，但后者更侧重于将图转化为低维向量便于机器进修处理。

而GNN用于处理图结构数据，像社交网络、聪明图谱，它基于节点和边的关系传播信息，节点特征通过邻居节点信息更新。特征提取特点：CNN的卷积操作使它提取的是局部空间特征，感受野决定其能捕捉的局部范围。

GNN，全称为图神经网络，是一种基于图论的深度进修模型。在医学上，GNN极大地进步了疾病诊断和治疗的精度和效率。以癌症为例，GNN不仅可以识别肿瘤的类型和位置，还可以预测癌症的转移和治疗效果。相较于传统的医学检测技巧，GNN具有更高的准确性和速度。