无监督图学习和深度学习区别与联系

无监督图学习和深度学习都是机器学习领域中的重要研究方向，它们的区别和联系如下：

区别：
1. 任务不同：无监督图学习是一种针对图数据进行聚类、降维、特征学习等任务的技术，而深度学习则是一种利用神经网络进行分类、回归等任务的技术。
2. 数据类型不同：无监督图学习主要处理的是图形数据，如社交网络、生物信息学等领域的数据，而深度学习可以处理各种类型的数据，如图像、文本等。
3. 方法不同：无监督图学习主要采用的是基于图形结构的算法，如图聚类、图嵌入等，而深度学习则主要采用神经网络模型。

联系：
1. 都是机器学习的分支。
2. 都需要大量数据进行训练。
3. 都可以使用深度神经网络模型进行实现。

总之，无监督图学习和深度学习在任务、数据类型和方法上存在区别，但它们的目标都是从数据中学习有用的特征，提高模型的性能。