应用邻域

应用举例

应用层面（节点，连接，子图，全图）

概念区别

图神经网络本质上解决了表示学习的问题

可以把神经网络看作一个黑箱，图中的f函数

困难与挑战

现代的深度学习，如何把图输入到神经网络中

数学表示

图的矩阵表示

能否直接将邻接矩阵输入神经网络中？

能否参考已有的神经网络结构？

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