什么是图卷积网络？行为识别领域新星

么是图（graph）？为什么要研究GCN？ 我们知道，CNN 在处理图像数据时具有很强的特征抽取能力和整合能力，这得益于卷积核(kernel ,or filter)的参数共享机制和加权平均机制。卷积本质上就是一种加权求和的过程，而卷积核的参数就是不同像素点对应的权重，并且不同的图片都共享同一个卷积核，这使得CNN能够通过对卷积核参数的迭代更新来隐式的学习图像中具有的像素排列规律，进而学习到不同的形

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