神经网络和图神经网络的区别

神经网络（Neural Networks）和图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）虽然都是机器学习模型中的一种，但它们处理的数据结构和应用场景有所区别。

**神经网络**通常用于处理结构化数据，如一维、二维或高维数组，比如图像、音频或文本。这些模型基于一系列节点（即神经元），节点之间通过连接权重相互作用。常见的神经网络架构包括前馈神经网络（FFNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。神经网络的核心思想是利用非线性变换对输入数据进行建模和预测。

**图神经网络**则专门设计用于处理图数据，即由节点（顶点）和边（关系）构成的复杂数据结构，例如社交网络、化学分子结构等。GNNs通过聚合邻居节点的信息，并将这些信息传递给当前节点进行更新，实现了对图结构中局部依赖性的捕捉。常见的GNN变种有GCN（图形卷积网络）、GAT（注意力机制图神经网络）和SAGE（图谱自注意力池化）。相比于传统神经网络，GNN在保留上下文关联性和处理动态图方面更具优势。

简单来说，神经网络更通用，而图神经网络则是针对特定类型的数据——网络结构数据的特化工具。如果你需要处理的数据是独立个体之间的关系，那么图神经网络可能是更适合的选择。