Graph Neural Networks (GNNs) [1]} apply deep learning models to learn from graph-structured data.
GNNs have been tested powerful to embed a graph structures into vector representations. [2]}, [3]}, [4]}, [5]}, [6]}. Though standard message-passing GNNs [6]} has limitations in identifying subgraphs, various remedies [8]} help to overcome these problems.

Графовые нейронные сети (Graph Neural Networks, GNN) [1] применяют модели глубокого обучения для извлечения информации из данных, структурированных в виде графов.

GNN показали свою эффективность в преобразовании графовых структур в векторные представления [2], [3], [4], [5], [6]. Однако стандартные GNN с передачей сообщений [6] имеют ограничения в идентификации подграфов, но различные способы устранения этих проблем [8] помогают их преодолеть.