《Diffusion-Convolutional Neural Networks》论文理解
1.DCNN框架 DCNN以节点的特征矩阵以及节点的概率转移矩阵（可以认为是结构矩阵）为输入，然后以每个节点为中心，将不同的跳（hop）上的节点信息进行聚合，得到前 H H H跳的聚合向量，构成节点的扩散表示 Z t ( i , : , : ) ∈ R H × F Z_t(i,:,:)\in R^{H\times F} Zt(i,:,:)∈RH×F，所有节点的扩散表示组成张量 Z t ∈ R N
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