GNN图神经网络
GNN的流程：
1.聚合
2.更新
3.循环
需要邻居来判断它，作为它自己信息的一个补足。
a,b,c可以手动设置，也可以通过训练得到。
进行一层GNN操作后得到的A的信息。
二层GNN就可以得到二阶邻居的信息，三层GNN就可以得到三阶邻居的信息。
包含了结构特征。
GCN图卷积神经网络
主要是聚合和GNN有所不同。
如果你认识的人很多，你的度就会很大，就被认识的人给评分了。防止某个人在社交网络影响过大。
GAT图注意力网络
标签：GAT,信息,GCN,神经网络,邻居,GNN From： https://www.cnblogs.com/muyukiko/p/17832055.html自动学习节点之间互相的影响度
w相当于一个转置的作用，||表示把矩阵拼接起来。*表示点乘，向量内积。
w和a是需要优化的参数，多头就是多套w和a。
每种颜色的箭头，就代表一套attention。
