{"id":477375,"date":"2023-08-09T09:11:34","date_gmt":"2023-08-09T09:11:34","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:14:34","modified_gmt":"2023-09-05T11:14:34","slug":"graph-neural-networks","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/graph-neural-networks\/","title":{"rendered":"\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21"},"content":{"rendered":"<h2>\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/h2>\n<p>Graph Neural Networks (GNN) \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f \u0e42\u0e14\u0e22\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 GNN \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1c\u0e0a\u0e34\u0e0d\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e21 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22<\/p>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/h2>\n<p>\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 GNN \u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e43\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19\u0e1b\u0e35 2000 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Franco Scarselli, Marco Gori \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e19\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e40\u0e27\u0e13\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e0b\u0e49\u0e33 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1c\u0e0a\u0e34\u0e0d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/p>\n<p>\u0e08\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27 Convolutional Neural Networks (CNN) \u0e1a\u0e19\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e01\u0e31\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 Graph Convolutional Networks (GCN) \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49 GNN \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 Thomas N. Kipf \u0e41\u0e25\u0e30 Max Welling \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2016 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e04\u0e07\u0e41\u0e01\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32 GNN<\/p>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d: \u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21<\/h2>\n<p>Graph Neural Network (GNN) \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14 \u0e02\u0e2d\u0e1a \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 GNN \u0e08\u0e30\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 \u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07 \u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u201c\u0e40\u0e25\u0e40\u0e22\u0e2d\u0e23\u0e4c\u201d \u0e02\u0e2d\u0e07 GNN \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<h2>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/h2>\n<p>\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 GNN \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23:<\/p>\n<ol>\n<li>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14: \u0e17\u0e38\u0e01\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e43\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e2d\u0e07<\/li>\n<li>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 Edge: GNN \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e22\u0e31\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e08\u0e32\u0e01 Edge \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14<\/li>\n<li>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21: \u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e07 \u201c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u201d \u0e44\u0e1b\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/li>\n<li>\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25: \u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e48\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d:<\/strong> GNN \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e48\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e34\u0e15\u0e35\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21<\/li>\n<li><strong>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b:<\/strong> GNN \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e14\u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25:<\/strong> GNN \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1c\u0e31\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e04\u0e33\u0e19\u0e36\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e16\u0e36\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e48\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e16\u0e34\u0e48\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01:<\/strong> \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c GNN \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e22\u0e01\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e16\u0e34\u0e48\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 GNN<\/th>\n<th>\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f Convolutional Networks (GCN)<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1a\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22 (GAT)<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e2d\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e1e\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f Isomorphism Networks (GIN)<\/td>\n<td>\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e2d\u0e1e\u0e2d\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e22\u0e01\u0e41\u0e22\u0e30\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1fSAGE<\/td>\n<td>\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e31\u0e07\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e19\u0e31\u0e22 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/h2>\n<p>GNN \u0e21\u0e35\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e0b\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e40\u0e17\u0e28\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1c\u0e0a\u0e34\u0e0d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 GNN \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19<\/p>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e31\u0e01\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e1a \u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 PyTorch Geometric, DGL \u0e41\u0e25\u0e30 Spektral \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<h2>\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19<\/th>\n<th>GNN<\/th>\n<th>\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e47\u0e19<\/th>\n<th>RNN<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/td>\n<td>\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/td>\n<td>\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e)<\/td>\n<td>\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e04\u0e23\u0e32\u0e27<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e04\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e25\u0e01\u0e38\u0e25<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e14\u0e08\u0e33\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e27\u0e34\u0e14\u0e35\u0e42\u0e2d<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/h2>\n<p>GNN \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e17\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f 3 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 GNN \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e2d\u0e14\u0e22\u0e31\u0e07\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2b\u0e27\u0e31\u0e07\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22<\/p>\n<h2>\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/h2>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 GNN \u0e17\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e42\u0e25\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e25\u0e19\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e39\u0e14\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e0b\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e25) \u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e15\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f<\/p>\n<h2>\u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/9046288\" target=\"_new\" rel=\"noopener 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process and make predictions about data structured as a graph. They are particularly useful in problems where the relationships between entities are complex and cannot be efficiently captured by traditional neural networks.<\/p>"},{"question":"When was the concept of GNNs first introduced?","answer":"<p>The concept of Graph Neural Networks first emerged in the early 2000s with the work of Franco Scarselli, Marco Gori, and others. They laid the groundwork for future development of GNNs.<\/p>"},{"question":"How do GNNs work?","answer":"<p>GNNs operate by treating each node's features and its neighbors' features as inputs to update the node's feature through a process called message passing and aggregation. This process is often repeated for several iterations or \"layers\", which allows information to propagate through the network.<\/p>"},{"question":"What are some key features of GNNs?","answer":"<p>Key features of GNNs include their capability to handle irregular data, generalizability to any problem that can be represented as a graph, invariance to input order, and their ability to capture both local and global patterns in the data.<\/p>"},{"question":"What types of Graph Neural Networks exist?","answer":"<p>Several types of Graph Neural Networks exist, including Graph Convolutional Networks (GCNs), Graph Attention Networks (GATs), Graph Isomorphism Networks (GINs), and GraphSAGE.<\/p>"},{"question":"What are some applications of GNNs and what challenges do they face?","answer":"<p>Applications of GNNs are diverse and include social network analysis, bioinformatics, traffic prediction, and program verification. However, they do face challenges like scalability to large graphs and complexity in designing the appropriate graph representation.<\/p>"},{"question":"How do GNNs compare with other neural networks?","answer":"<p>Unlike Convolutional Neural Networks (CNNs) that exploit spatial locality in grid-like data (like images), and Recurrent Neural Networks (RNNs) that exploit temporal dynamics in sequential data (like text), GNNs exploit the graph structure in the data.<\/p>"},{"question":"What is the future of GNNs?","answer":"<p>The field of GNNs is rapidly growing, with potential for further exploration and improvement. Future developments may include handling dynamic graphs, exploring 3D graphs, and developing more efficient training methods.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers be used with Graph Neural Networks?","answer":"<p>Proxy servers can indirectly support the operation of GNNs. In real-world applications like data collection from various online sources, proxy servers can assist in efficient and anonymous data collection, thereby aiding in the construction and updating of graph datasets.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477375","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477375\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468487"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=477375"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}