（转）从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi）

转载于：博客 1 什么是离散卷积？CNN中卷积发挥什么作用？ 了解GCN之前必须对离散卷积（或者说CNN中的卷积）有一个明确的认识： 如何通俗易懂地解释卷积？这个链接的内容已经讲得很清楚了，离散卷积本质就是一种加权求和。 如图1所示，CNN中的卷积本质上就是利用一个共享参数的过滤器（kernel），通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权和来构成feature map实现空间特征的提取，当然加权系数

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