课件源于2023 http://web.stanford.edu/class/cs224w/
视频源于38:44（点击跳转）
本节主要讲GNN的普通框架（Framework）
GNN层=消息+聚合
在这个透视图下的不同实例化
什么意思呢？
就是GCN，GraphSAGE，GAT主要的区别就是在于消息和聚合的定义。
将GNN层连接成一个GNN：
按顺序堆叠。
添加跳过连接的方法。
思路：原始输入图≠计算图
图特征增强
图结构增强
我们如何训练GNN？
节点/边缘/图形关卡目标
监督/无人监督的目标
还有定义层连接，如下：
以上都是后续主要要讲到的细节，这篇文章是一个框架。