【GCN】圖卷積網絡初探——基於圖（Graph）的傅里葉變換和卷積

本文爲從CNN到GCN的聯繫與區別——GCN從入門到精（fang）通（qi）的閱讀筆記，文中絕大部分公式和圖片摘自原文。 文章目錄 一、CNN（卷積神經網絡）中的離散卷積 二、GCN基本概念介紹 （一）圖Graph （二）研究GCN的原因 （三）提取【拓撲圖】空間特徵的兩種方式 三、圖的拉普拉斯矩陣 （一）定義：拉普拉斯矩陣L （二）拉普拉斯矩陣L的良好性質 （三）拉普拉斯矩陣L的譜分解（特徵分解

>>阅读原文<<