图卷积神经网络和卷积神经网络有什么不同

图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）都是深度学习中常用的神经网络模型，但是它们处理的数据类型不同。

CNN是一种适用于处理网格结构数据（如图像）的神经网络，其核心思想是卷积操作。CNN能够自动学习图像中的特征，进而实现分类、识别等任务。

而GCN是一种适用于处理图结构数据（如社交网络、推荐系统中的用户-物品关系等）的神经网络，其核心思想是图卷积操作。GCN能够自动学习节点（或者边）在图中的特征，进而实现节点分类、链接预测等任务。

因此，相比于CNN，GCN更适用于处理非网格结构的数据，能够更好地处理各种类型的图结构数据。