图神经网络（GNN）在某些方面避免了递归神经网络（RNN）定制化训练的复杂性，下面是具体原因和解释：
1. 数据处理的通用性
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GNN:
- 统一处理各种图结构数据: GNN能够处理任意图结构的数据，这些数据不需要额外定制化的预处理，可以直接通过图的节点和边来表示各种关系和依赖。
- 自动捕捉图中的复杂依赖关系: GNN模型通过多层消息传递机制，自动学习和捕捉图中节点之间复杂的相互关系和依赖，无需手动设计和定义特定的序列结构。
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RNN:
- 需特定的序列化预处理: 为了处理非序列数据，RNN需要将数据转换为序列形式，这个过程通常需要特定的预处理步骤和域知识。
- 强依赖时间步顺序: RNN模型强依赖于时间步的顺序，对于处理非线性、非顺序的数据，需要定制训练流程来模拟这些数据的关系。
2. 模型架构的灵活性
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GNN:
- 灵活的架构设计: GNN的架构非常灵活，能够适应各种图形结构，不论图的节点和边的数量和连接方式如何，GNN都能通过统一的消息传递机制进行训练。
- 无需特定的时间步递归设计: GNN中每一层的节点特征更新依赖于其邻居节点，不需要额外的递归单元设计，只需定义几层简单的卷积或聚合操作即可。
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RNN:
- 需要递归单元设计: RNN需要设计递归单元（如标准RNN单元、LSTM、GRU等）来处理时间步长的依赖，不同的任务可能需要定制不同结构的递归单元。
- 对长程依赖的处理复杂: RNN处理长程依赖关系需要特定设计，如LSTM和GRU，需要额外的门控机制来捕捉和保持长期信息。
3. 训练过程的简化
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GNN:
- 统一的训练框架: 无论图结构如何复杂，训练过程可以使用统一的框架（如边-节点消息传递和特征更新），不需要为每种图结构重新定义训练步骤。
- 并行计算: GNN中的消息传递可以并行进行，计算效率更高，更易于扩展到大规模图数据。
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RNN:
- 序列长度依赖的训练步骤: RNN在处理长序列数据时，可能需要定制的训练步骤来有效处理序列长度和前后步依赖关系。
- 梯度消失或爆炸问题: RNN训练过程中常遇到梯度消失或爆炸问题，尤其在处理长序列时，需要特定的初始化和正则化方法来缓解这些问题。
结论
GNN通过其对图结构数据的统一处理和灵活的架构设计，避免了RNN在处理复杂数据时需要的定制化训练步骤。GNN自动适应各种数据结构，不依赖特定的序列化处理和递归单元设计，简化了模型的训练过程，提高了计算效率和应用广泛性。
参考文献
- Battaglia, P. W., et al. (2018). Relational inductive biases, deep learning, and graph networks. arXiv preprint arXiv:1806.01261. 论文链接.
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2017). Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. ICLR 2017. 论文链接.