graph neural network 和 geometric neural network

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。