本文主要是介绍graph neural network 和 geometric neural network，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、graph neural network
处理图结构数据。
学习图中节点和边的表示。
任务：节点分类、图分类、链接预测。
核心思想：通过迭代地聚合节点的邻居信息来更新每个节点的表示，从而捕捉图结构中的局部和全局信息。
二、geometric neural network
处理和学习几何数据，例如点云、曲面网格等。
任务：点云分类、形状分割、三维物体识别。
考虑空间中的距离、形状和结构。
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