图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是处理图结构数据的机器学习模型。与传统神经网络不同，GNN提取和学习图中节点和边的特征。其基本思想是通过局部邻居信息传播和聚合来更新每个节点的表示向量。迭代过程允许模型捕捉节点关系和全局结构。实现步骤包括图表示、节点初始化、邻居信息聚合、节点表示更新和迭代聚合更新。最终在最后一层节点表示上进行全局池化输出预测。
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本书包含了四个组成部分：导论，监督学习，无监督学习，神将网络动力学模型。
Python实现机器学习神经网络深度学习，所需要掌握的八种神经网络架构（机器学习必知的八大神经网络架构.PDF）
神经网络 GRNN 广义神经网络
本资源是关于神经网络的学习类教科书，对学习神经网络很好的学习工具书。
主要讲解如下： 1、神经网络基础 2、人工神经网络（ANN） 3、Mnist数据集浅层神经网络分析 4、卷积神经网络（CNN） 5、Mnist数字图片识别
Hopfield的网络结构形式、非线性系统状态演变的形式、离散型的霍普菲尔德网络（DHNN）、连续性的霍普菲尔德网络（CHNN）。
文章介绍 了有关神经网络算法的原理，内容比较 充实，通俗易懂
介绍关于卷积神经网络的文章 Convolutional neural networks (CNNs) have been successfully applied to many tasks such
30ge案例详细解读神经网络
神经网络,可以预测属性，实行模式分类，是一种比较成熟的算法，期间加入各种优化方法
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