一份简短《图神经网络GNN》笔记，入门小册

图神经网络(GNN)是一种学习图结构的神经网络。学习图结构允许我们在欧几里德空间中表示图的节点，这对于一些下游的机器学习任务非常有用。最近关于GNN的工作在链接预测、图分类和半监督任务方面表现出了令人印象深刻的性能(Hamilton et al.， 2017b)。由于人们对机器学习社区越来越感兴趣，希望更多地了解这些技术，因此本文提供了关于GNN的介绍。

本文组织如下:首先，介绍了图和网络的基本概念。其次，我们描述了在GNNs中用于计算节点嵌入的主要步骤。接下来，我们将介绍现有文献中经常提到的三种GNN技术。最后，我们对该领域的其他著名作品进行了有限的综述