在人工智能（AI）的决策过程中，图神经网络（GNNs）是一种非常有效的方法。图神经网络通过将数据表示为图结构，能够捕捉到数据之间的复杂关系，从而进行更准确的预测和决策。以下是两个精选的图神经网络智能方法：
1. 图卷积神经网络（GCNN）：GCNN是一种特殊的图神经网络，它结合了卷积神经网络（CNN）和图神经网络的优点。在GCNN中，每个节点都包含一个卷积层和一个图池化层，这些层可以捕捉到节点之间的空间关系和全局特征。GCNN可以用于图像分类、目标检测等任务，取得了很好的效果。
2. 图注意力机制（GAT）：GAT是另一种图神经网络的方法，它通过引入注意力机制来学习节点之间的依赖关系。在GAT中，每个节点都有一个注意力权重，这个权重可以由其他节点的信息经过一定的计算得出。GAT可以用于文本分类、推荐系统等任务，取得了很好的效果。
这两个方法都是基于图神经网络的，它们都能够有效地捕捉到数据之间的复杂关系，从而进行更准确的预测和决策。在实际的应用中，可以根据具体的任务需求选择合适的图神经网络方法。
