筆記:關於GCN的學習理解(白話)

GCN就是把時域上的圖,用拉普拉斯矩陣,或者別的矩陣進行頻域上的表示,再在頻域上進行卷積. Q1:爲什麼要用時域轉頻域,因爲時域不好表示各個點和相鄰的點的鄰接關係,因爲不同的鄰接關係需要不同的權值才能進行卷積神經網絡,但基於圖的譜分解可以表示. Q2:如何在頻域上進行卷積? 變爲頻域上的運算就可以更好結合圖的特徵,運算的話就用頻域上的傅里葉函數變換.這樣就可以在頻域上算好卷積. 是將拉普拉斯矩陣表

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