图神经网络和卷积神经网络区别是什么

图神经网络和卷积神经网络（CNN）都是深度学习领域中的重要模型，但它们的应用场景和核心思想有所不同。

卷积神经网络主要应用于图像处理领域，其核心思想是通过卷积操作提取图像的特征。CNN将输入的图像分解成多个卷积核进行卷积操作，以提取图像中的局部特征，然后通过池化操作将特征进行降维处理，最终将处理后的特征输入到全连接层进行分类或回归等任务。

而图神经网络主要应用于图数据处理领域，其核心思想是通过图卷积操作提取图数据的特征。图神经网络中的图卷积操作是基于图结构的，可以考虑节点之间的关系，对节点的特征进行卷积操作，以提取节点之间的相互作用信息。

因此，图神经网络和卷积神经网络的区别在于其应用场景和核心思想不同。