如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？ - superbrother的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604
离散卷积本质上就是加权求和。
Spectral graph theory：借助于图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究图的性质
常用的拉普拉斯矩阵实际有三种
(1)拉普拉斯矩阵是对称矩阵，可以进行特征分解（谱分解），这就和GCN的spectral domain对应上了
(2)拉普拉斯矩阵只在中心顶点和一阶相连的顶点上（1-hop neighbor）有非0元素，其余之处均为0
(3)通过拉普拉斯算子与拉普拉斯矩阵进行类比（详见第6节）
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本文标题：GCN 2020-04-02
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/eewtphtx.html
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