前置知识

ground truth：标准答案
GNN是在图结构上应用的CNN
目的是预测没有ground truth节点的标签值
embedding：向量映射
向量是很重要的概念
Adjacency Matrix邻接矩阵：i与j是否有边

图神经网络

图的特性

图包含的信息：节点、边、连接关系、全局图。这些信息在GNN中都是用embedding向量来表示的。
p.s. 图的连接性由邻接矩阵表示。对图做任意的交换变换、图的结果都不变（同构）
下图用向量来表示Nodes、Edges、Adjacency List、Global。

GNNs

那么GNN在图节点重新排序后，结果不变这一前提下，对节点、边、全局上下文这三个属性进行了可以优化的变换。
GNN的输入是图、输出也是图（GIGO）