《Diffusion-Convolutional Neural Networks》論文理解
1.DCNN框架 DCNN以節點的特徵矩陣以及節點的概率轉移矩陣（可以認爲是結構矩陣）爲輸入，然後以每個節點爲中心，將不同的跳（hop）上的節點信息進行聚合，得到前 H H H跳的聚合向量，構成節點的擴散表示 Z t ( i , : , : ) ∈ R H × F Z_t(i,:,:)\in R^{H\times F} Zt(i,:,:)∈RH×F，所有節點的擴散表示組成張量 Z t ∈ R N
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