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图神经网络（GNN）在数据科学和机器学习中越来越受到关注，但在专家圈之外仍然知之甚少。为了掌握这种令人兴奋的方法，我们必须从更广泛的图形机器学习（GML）领域开始。许多在线资源谈论GNN和GML，就好像它们是可互换的概念，或者好像GNN是一种灵丹妙药，使其他GML方法过时。事实并非如此。GML的主要目的之一是压缩大型稀疏图数据结构，以实现可行的预测和推理。GNN是实现这一目标的一种方法，也许是最先进的方法，但不是唯一的方法。理解这一点将有助于为本系列的后续部分奠定更好的基础，我们将更详细地介绍特定类型的GNN和相关GML方法。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-612228.html
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人工智能涵盖范围最广，它包含了机器学习；而机器学习是人工智能的重要研究内容，它又包含了深度学习。 人工智能是一门以计算机科学为基础，融合了数学、神经学、心理学、控制学等多个科目的交叉学科。 人工智能是一门致力于使计算机能够模拟、模仿人类智能的学
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