1樓：曹澤
之前的回答都沒意識到這裡GAN是指graph attention network嗎。。。本質上GAN, GCN都屬於GNN的一種，兩個network integrate節點附近的message的方式不同
2樓：
GAN是生成對抗網路，最開始的工作是進行影象生成，自然可以擴充套件到文字和語音生成。它的資料生成質量要優於VAE, 目前生成的影象可以以假亂真。重點是它對抗訓練的方式幫助推動了其他領域的發展，比如遷移學習中的Domain Adaptation。
針對後兩種網路結構，其他人給了解釋，我了解地不是很深入，就不獻醜了。
3樓：燮食
首先我不是專業。我個人理解GAN可以把乙個物體一分為二、GCN可以把兩個相同的物體鏈結起來、GNN可以轉殖乙個物體。請原諒我理解的見不是過於簡單。
4樓：zy ye
GAN是生成對抗網路，一般由生成器和判別器組成，其採用對抗訓練的方法以獲取更好的生成器和判別器。其主要用在影象生成，文字生成等生成任務和需要用到偽造資料的低資源場景任務。從應用的角度來說，作用為生成資料和偽造資料。
GNN是圖神經網路，既拓撲網路結構為圖結構。其主要用於建模任務本身具有結構資訊的任務。比如知識圖譜，文字篇章等。
GCN為圖卷積神經網路，其為GNN的一種，區別主要在於採用卷積運算元進行資訊匯聚。圖神經網路主要用於對結構資訊本身進行建模。
5樓：薛丁格的豬
GNN：圖神經網路，由於傳統的DNN網路無法表示頂點和邊這種關係型資料，便出現了圖神經網路解決這種圖資料的表示問題，這屬於DNN往圖方向的應用擴充套件
GCN：圖卷積神經網路，GNN在訓練過程中，有將attention引入圖結構的，有將門控機制引入圖結構的，還有將卷積引入圖結構的，引入卷積的GNN就是GCN，通過提取空間特徵來進行學習
GAN: 生成對抗網路，主要用於資料生成、資料增強。GNN、GCN中的G是Graph的意思，GAN中的G是Generative，不是一碼事
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