Le réseau neuronal de graphe est un nouvel algorithme intelligent au cours des dernières années. Il combine l'algorithme d'apprentissage en profondeur et l'algorithme de calcul de graphe pour obtenir une meilleure capacité cognitive et de traitement des problèmes. Il est largement utilisé dans la recherche, la recommandation, le contrôle des risques et d'autres domaines importants.Les réseaux neuronaux graphiques (gnn) sont de plus en plus populaires dans divers domaines, y compris les réseaux sociaux, les cartes des connaissances, les systèmes de recommandation et même les sciences de la vie.La fonction puissante de gnn dans la modélisation de la dépendance entre les noeuds dans le graphique a fait une percée dans le domaine de la recherche liée à l'analyse graphique.Flux de travail du réseau neuronal: compréhension préliminaire, les neurones sont connectés par la connexion de bout en bout dans le diagramme et le transfert de données. La sortie du neurone précédent deviendra l'entrée du neurone de couche suivante.