笔记:关于GCN的学习理解(白话)

GCN就是把时域上的图,用拉普拉斯矩阵,或者别的矩阵进行频域上的表示,再在频域上进行卷积. Q1:为什么要用时域转频域,因为时域不好表示各个点和相邻的点的邻接关系,因为不同的邻接关系需要不同的权值才能进行卷积神经网络,但基于图的谱分解可以表示. Q2:如何在频域上进行卷积? 变为频域上的运算就可以更好结合图的特征,运算的话就用频域上的傅里叶函数变换.这样就可以在频域上算好卷积. 是将拉普拉斯矩阵表

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