论文翻译：图卷积入门-SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
我们提出了一种可扩展的在图结构数据上进行半监督学习的方法，它基于一种直接在图上操作的卷积神经网络的有效变体。我们通过频谱图卷积的局部一阶近似来激励卷积架构的选择。我们的模型以图形边的数量线性缩放，并学习编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示。在引文网络和知识图数据集的大量实验中，我们证明了我们的方法。 我们考虑对图(如引文网络)中的节点(如文档)进行分类的问题，其中标签只对
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