GNN综述

GCN本质目的是提取拓扑图的空间特征。 GCN本质laplacian矩阵（属于频域的embedding），图中的每个节点无时无刻不因为邻居和更远的点的影响而改变着自己的状态知道最终的平衡，关系越亲近的邻居影响越大。 拉普拉斯算子不仅表现的是一种二阶导数的运算，另一方面，它表现了一种加和性。 下面基于对各类综述文章和博客总结，汇总如下。 图的结构可以认为是无限维的一种数据，所以他没有平移不变性。每一

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