能代表学习的图形主要有以下几种：

任务图：

任务图是一种有向图，用于表示任务或事件序列之间的复杂交互和约束条件。它可以分为静态任务图和动态任务图，分别表示固定不变的任务序列和随时间变化的任务序列。任务图在机器学习中用于解决涉及任务或事件序列的复杂问题，通过利用图的固有特性，如连接性和局部性，来捕获任务之间的关系和依赖性。

表征学习中的符号：

在表征学习中，单个符号或一组符号的意义是通过学习来掌握的。这些符号可以是抽象的也可以是具体的实物，如三角形。学习“三角形”这一概念，就是掌握其有三个角和三条相连接的边这两个共同的关键特征，而与其大小、形状、颜色等特征无关。符号一旦对学习者具有了一般意义，就成为了代表概念的名词。

图表示学习中的节点向量：

图表示学习的目标是将图中丰富的结构和语义信息转化为低维稠密的节点向量。这些节点向量可以用于后续的机器学习方法，如节点分类、链接预测和知识推断等任务。在实际应用中，图表示学习具有重要意义。

这些图形从不同角度和层次上代表了学习的过程和结果，任务图侧重于任务序列的表示和关系捕获，符号侧重于单个符号或一组符号的意义掌握，而节点向量则侧重于将图结构转化为机器学习可处理的数值形式。