（轉）從CNN到GCN的聯繫與區別——GCN從入門到精（fang）通（qi）

轉載於：博客 1 什麼是離散卷積？CNN中卷積發揮什麼作用？ 瞭解GCN之前必須對離散卷積（或者說CNN中的卷積）有一個明確的認識： 如何通俗易懂地解釋卷積？這個鏈接的內容已經講得很清楚了，離散卷積本質就是一種加權求和。 如圖1所示，CNN中的卷積本質上就是利用一個共享參數的過濾器（kernel），通過計算中心像素點以及相鄰像素點的加權和來構成feature map實現空間特徵的提取，當然加權係數

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