本文综述了多种图神经网络方法：将图表示为多通道图像并用2D CNN处理，比图核更准更快；结合边缘卷积的GNN用于医学图像分类，参数少千倍；用PCA预处理高光谱数据并比较CNN与MLP；提出去除冗余计算的像素分类CNN；基于图卷积处理文档与分子分类；用随机游走泛化CNN到图结构；基于谱图卷积与代数多重网格处理不规则数据；提出可扩展半监督图卷积；以及ConvMLP和可复制2D卷积权重的结构化图卷积算子。