以上就是GNN的基本框架，下面我们来看看GNN与CNN框架及Transformer中的异同。
1）GNN vs. CNN
CNN层与层之间的传递公式为：
其中， 表示像素
的8个相邻像素。我们可以将上式拆成两部分，邻居像素的传递+自己本身的传递：
注意，CNN中的每个邻居像素对应的权重是不一致的，因此有个上角标，也就是每个相邻像素位置对应一个权重，因此CNN不具有置换不变性。而相比之下GNN的传递公式为：
其每个对应的邻居权重都是相同的，为，这是需要适应图节点中的度可能是任意的（每个节点的邻居数量都不尽相同）。对比的图像示意如下：
2）GNN vs. Transformer
接着我们来对比GNN与文本中用到非常多的Transformer进行对比。首先看看后者的基础结构：
其基本想法是自注意力机制，也就是通过矩阵计算，每个标记/词都与其他标记/词相关。因此Transformer本质上是一个两两相连的完全图。
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