GNN图神经网络：区别、应用和优势

GNN（Graph Neural Network，图神经网络）与其他神经网络的明显区别在于其对图结构数据的处理能力。传统的神经网络主要针对的是向量或矩阵形式的数据，而GNN则可以直接处理图结构数据。

具体来说，GNN可以通过对节点和边进行特征表示，实现对整个图的信息传递和汇聚。这种特殊的处理能力使得GNN在社交网络分析、化学分子结构分析等领域具有广泛的应用前景。

此外，GNN还具有一些其他特点，例如可以处理不同大小和形状的图，具有较强的可解释性等。这些都使得GNN成为一种非常有价值的神经网络模型。