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图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种因，其核心思想是将传统的图灵模型与深度学习相结合，从而能够处理图结构数据。传统的图处理方法往往基于凸性和线性特性，而图神经网络能够更好地捕捉图中的复杂关系，对于网页分类、社交网络分析、电网监控等场景具有广泛应用。

图神经网络的核心是将图的每个节点赋予一个向量表示，这些向量通过图的边关系进行交互。在具体实现中，传统的忠诚度传播（TrustPropagation）算法通过将节点的信息沿着边传播到邻居节点，逐步更新每个节点的表示直到收敛。这种方式能够有效地学习到图的结构信息和节点间的相互关系。

通过他们的广泛应用：

总之，图神经网络通过深度学习的方式，将图的结构信息和节点特征有机结合，为多领域的计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等任务提供了强大的工具。

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