理解GCN(一）：從拉普拉斯矩陣到譜聚類

1 什麼是GCN： 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： 這篇博客介紹了卷積的簡單理解，離散卷積本質就是一種加權求和。 以下介紹離散卷積的篇幅參考了這篇文章的第一部分： 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，當然加權係數就是卷積核的權重系

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