图神经网络和卷积神经网络

图神经网络是一种深度学习模型，主要用于处理图数据。与传统神经网络不同的是，图神经网络的输入是一个图结构，而不是向量或矩阵。它可以处理不同大小和形状的图形数据，并能够从图中学习特征。图神经网络的主要应用包括社交网络分析、化学分子分析、推荐系统等。

卷积神经网络是一种深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。它的基本结构由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积运算来提取图像的特征，池化层通过对特征进行下采样来减少计算量，全连接层通过将特征映射到输出类别上。卷积神经网络的主要应用包括图像分类、目标检测、人脸识别等。