图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GNN)简述
1 什么是离散卷积？CNN中卷积发挥的作用？ 了解GCN之前先要对离散卷积或者说CNN中的卷积有一个认识： 离散卷积本质是一种加权求和，如图1，CNN中的卷积实质是利用一个共享参数的过滤器（kernel），也叫卷积核，通过计算中心像素点以及相邻像素点的加权和来构造特征图（feature map）实现空间特征的提取，当然加权系数就是卷积核的权中系数。 卷积核的系数的确定：通过随机化初始，然后根据误差
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