近年来，将神经网络应用于处理图数据的相关任务越来越受到人们的关注，图神经网络的出现恰恰弥补了深度学习在应用到非欧式数据中的不足。鉴于此，对常用分类法得出的4种图神经网络的基本模型进行了概述，包括循坏迭代邻居节点达到稳态实现图特征提取的循环递归图神经网络、将卷积运算应用于图数据实现图特征提取的卷积图神经网络、利用编码器和解码器完成网络嵌入和图生成的图自编码器、结合空间依赖性和时间依赖性的时空图神经网络。对4种类别的模型进行了基本原理的阐述，并对之间的异同进行了总结。
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