深度学习和图卷积网络关系

深度学习是一种机器学＊＊＊神经网络模型来学习数据的特征表示和模式识别。而图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）是深度学习在图结构数据上的一种应用。

图卷积网络是一种用于处理图结构数据的神经网络模型，它通过在节点之间传播和聚合信息来学习节点的表示。与传统的卷积神经网络（CNN）适用于处理网格结构数据（如图像）不同，GCN可以处理任意形状和拓扑结构的图数据。

深度学习提供了一种强大的框架和算法来训练和优化图卷积网络模型。通过使用深度学习的技术，GCN可以自动学习图数据中的特征表示，并在节点分类、图分类、链接预测等任务中取得优秀的性能。