從圖(Graph)到圖卷積(Graph Convolution)：漫談圖 神經⽹絡模型 (⼀)

作者最近看了一些圖與圖卷積神經網絡的論文，深感其強大，但一些Survey或教程默認了讀者對圖神經網絡背景知識的瞭解，對未學過信號處理的讀者不太友好。同時，很多教程只講是什麼，不講爲什麼，也沒有梳理清楚不同網絡結構的區別與設計初衷(Motivation)。 >>>> 因此，本文試圖沿着圖神經網絡的歷史脈絡，從最早基於不動點理論的圖神經網絡(Graph Neural Network， GNN)一步步講

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