图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种建立在神经网络理论之上对图数据进行分析、学习的模型。其核心是图信号处理，包括对图信号的卷积滤波等等。从任务的角度，对图数据的学习可以实现：节点层面：节点标签的分类、引文网络分类、恶意账户检测；边层面：社交网络中边预测、推荐系统；图层面：对图的整体结构进行分类、表示、生成，药物分子的分类、酶的分类；本文希望对图神经网络需求的计算模

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