GNN，释义是“图神经网络”（Graph Neural Network的缩写）。

GNN的发音是[ˈɡnn]。

GNN的用法很广泛，例如在自然语言处理领域，它可以用于处理图形数据结构，如社交网络、生物信息等。

相关词汇有图、节点、边、嵌入、传播、训练等。

怎么记：可以结合具体的图形数据结构来记忆GNN的含义和用法。

GNN的音标是[ˈɡnn]。

GNN，即Graph Neural Network（图神经网络），是一种用于处理图形结构数据的神经网络模型。下面是关于GNN的一些基本信息：

释义：图神经网络

发音：GNN（/gəʊn/）

用法：GNN通常用于处理包含节点和边信息的图形数据，通过学习节点之间的关联和模式来生成表示节点特征的表示向量。

相关词汇：

图：Graph，表示图形结构的数据，通常包含节点和边信息。

节点：Node，图中的基本元素，可以表示实体、属性等。

边：Edge，连接节点的线段，可以表示实体之间的关系。

嵌入表示：表示向量，GNN生成的用于表示节点特征的向量。

怎么记：GNN可以通过联想记忆法来记忆，可以将GNN与图形、节点、边等概念联系起来，或者通过比较记忆法来比较其他类似的模型，如CNN（卷积神经网络）来进行记忆。

翻译基础释义和常见用法：GNN可以翻译为“图神经网络”或“图形神经网络”，其主要用于处理图形结构数据，通过学习节点之间的关联和模式来生成表示节点特征的嵌入表示。在计算机视觉、推荐系统、社交网络等领域中，GNN已经得到了广泛的应用。常见的GNN模型包括GraphConvolution、GraphSAGE、GAT（Graph Attention Network）等。

GNN，即Graph Neural Network，是一种用于图形数据的神经网络模型。下面是关于GNN的常见释义、发音、用法、相关词汇以及一些记忆方法和翻译列举以及常见短语：

释义：图神经网络。

发音：GNN读作/gɪˈnɪn/。

用法：GNN是一种用于处理图形数据的神经网络模型，通常用于图像识别、链接预测等任务。

相关词汇：图、节点、边、邻接矩阵、图结构。

怎么记：可以结合图形记忆，想象一幅图，由节点和边组成，这样可以更好地记住GNN的含义。

翻译：英文中的Graph Neural Network可以翻译为图神经网络。

常见短语：图卷积网络（Graph Convolutional Network）、图神经特征提取（Graph Feature Extraction）、图神经分类（Graph Classification）、图神经推荐（Graph Recommendation）、链接预测（Link Prediction）。

以上是关于GNN的一些常见释义、发音、用法、记忆方法、翻译以及常见短语和相关词汇的介绍，希望对你有所帮助。