论文笔记：LCML 2019 Simplifying Graph Convolutional Networks

前言 随着2017年GCN概念的提出，近年来越来越多的GCN方法被提出。由于GCN本身的提出来源于深度学习中CNN和RNN的概念，因此可能会继承其中一些不必要的复杂度和冗余计算，本文提出了一种简化的图卷积方法(Simplifying Graph Convolutional)。通过消除GCN层之间的非线性计算，通过将得到的函数折叠成一个线性变换来减少GCN带来的额外复杂度，并且从图卷积的根源–频谱分

>>阅读原文<<